LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层:32*32*1像素的手写数字图片,相当于32*32=1024个神经元 C1层:卷积层,包含具有6个5*5卷积核的卷积层,步长为1,特征图的大小为28*28,神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156,连接数为156*28*28=122304。 S2层:
第一个卷积层过滤器尺寸为5*5,深度为6,不使用全0填充,步长为1。所以这一层的输出:28*28*6,卷积层共有5*5*1*6+6=156个参数第二层,池化层这一层的输入为第一层的输出,是一个28*28*6的节点 CNN LeNet5分步理解 非常高效的卷积神经网络。 上图是LeNet-5识别数字3的过程。1、INPUT层-输入层首先是...
LeNet-5的下采样层(pooling层) 下抽样层采用的是2×2的输入域,即上一层的4个节点作为下一层1个节点的输入,且输入域不重叠,即每次滑动2个像素,下抽样节点的结构如下: 每个下抽样节点的4个输入节点求和后取平均(平均池化),均值乘以一个参数加上一个偏置参数作为激活函数的输入,激活函数的输出即是下一层节点的...
②卷积核个数和大小:6个不同的卷积核,大小均为5×5。 ③特征图大小:均为28×28。因为,特征图的宽度=输入图像宽-卷积核宽+1,即32-5+1=28;其高度的计算方法相同,所以,每个特征图大小均为28×28。 ④可训练参数:可训练参数是156个。因为每个特征图对应1个卷积核及1个偏置,每个卷积核的可调整权重是5×5...
参数个数:5 × 5 × 1 × 6 + 6 = 156 ,其中加项的6 66个为偏置项参数 连接数:( 5 ∗ 5 + 1 ) × 6 × ( 28 ∗ 28 ) = 122 , 304 Layer 2:池化层 输入:28 × 28 × 6 池化核:平均池化,每个大小2 × 2 ,步长2 输出:14 × 14 × 6 ...
LeNet-5的输入为28x28单通道图像，通过卷积和池化层处理，参数量为6万。输入层使用232的单通道（灰度）图像，经过卷积层1处理后，使用55的卷积核，深度为6，输出矩阵变为28286。这一层的参数量为156，连接数为122304。随后的池化层1采用均值池化，输出矩阵大小为14146。卷积层2继续处理，卷积核大小为55，深度增加...
这样算,可训练参数 = 6*(3*5*5+1)+6*(4*5*5+1)+3*(4*5*5+1)+1*(6*5*5+1)=1516 连接数:10*10*1516 S4层 属性:下采样层 采样区域大小 2*2 采样方式: 2*2区域的4个值相加,乘以一个可训练参数,再加上一个偏置参数,结果通过Sigmoid非线性化 ...
（1）特征图大小该层有120个卷积核，每个卷积核的大小仍为5×5，因此有120个特征图。由于S4层的大小为5×5，而该层的卷积核大小也是5×5，因此特征图大小为（5-5+1）×（5-5+1）= 1×1。这样该层就刚好变成了全连接，这只是巧合，如果原始输入的图像比较大，则该层就不是全连接了。 （2）参数个数...
LeNet-5的结构包括三个卷积层,每个卷积层后都跟随一个池化层。然后是一个全连接层,用于最终的分类。以下是LeNet-5的一些主要参数: 1.输入图像大小:32x32 2.卷积核大小:5x5 3.步长:1 4.池化层大小:2x2 5.全连接层神经元数量:120 6.输出层神经元数量:84 7.学习率:0.001 8.动量:0.9 9.权重衰减:0.000...