LeNet-5最后一步是Gaussian Connections,采用了RBF函数(即径向欧式距离函数),计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。目前已经被Softmax取代。
参数个数:(1+1)*16=32 连接数: (2*2+1)*16*5*5=2000 C5层:使用120个5*5卷积核对S4层16个特征图进行卷积,padding=0,stride=1,得到120个1*1大小的特征图,(5-5+2*0)/1+1=1 这里的计算跟C3相同,也是多通道卷积,因此5*5后面乘以16. 参数个数:(5*5*16+1)*120=48120 连接数: (5*5*16+...
那么根据前面的参数计算方式,我们可以得到: 卷积核数量 = 输出特征图深度 = 6 卷积核大小 = 5x5 卷积层参数数量 = 卷积核数量 * 卷积核大小 = 6 * 5 * 5 = 150 卷积层的参数数量为150。 2. 池化层(Pooling Layer): 假设我们设定池化核大小为2x2。根据前面的参数计算方式,我们可以得到: 池化层参数...
在Lenet网络中,我们可以按照以上公式计算每个卷积层的参数个数。 3. Lenet网络中卷积核参数个数的计算示例 接下来我们以Lenet网络中的第一个卷积层C1为例,来计算卷积核参数的个数。C1层具有6个5*5的卷积核,输入通道数为1(因为是灰度图像),输出通道数为6。根据上述公式,我们可以计算C1层的卷积核参数个数: ...
LeNet5 LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层...
LeNet5是卷积神经网络的一种,通常的结构有七层,这七层中不包括输入层,其中每一层中都有不同的作用,所以每一层它的参数和权重各不相同。 输入层。处理好图像信息后输入(做好归一化处理等)。 注意此时输入图像的大小为32 * 32,这要比mnist数据库中的最大字母28 * 28要大,这样做的目的是希望潜在的明显特征...
在LeNet-5 中,随着网络的深入,数据的高度和宽度逐渐缩小,通道数逐渐增加。LeNet-5 是一个很小的网络,只有约 6 万个参数,现代的神经网络经常有上千万甚至上亿个参数。 LeNet-5共有7层,不包含输入层,每层都包含可训练参数(连接权重)。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库中最大的字母(28*28)还大。
LeNet-5是在池化层之后引⼊了⾮线性，现在⼀般是在卷积层后通过激活函数获取⾮线性，在池化层后不再引⼊⾮线性；训练参数计算：C1层 属性：卷积层卷积核⼤⼩ 5*5 输⼊：32*32 输出特征图⼤⼩：28*28 （32-5+1）卷积核种类（特征图个数）： 6 神经元数量： 28*28*6 可训练参数： 6...
LeNet-5卷积神经网络的网络结构(参数计算) 分类:神经网络 id_ning 粉丝-0关注 -1 +加关注 0 升级成为会员 «上一篇:pytorch禁止/允许计算局部梯度/ torch.no_grad()