输入尺寸: 5*5*16 卷积核大小:5*5 卷积核个数:120 可训练参数个数: (5*5+1)*120 = 3120 输出尺寸大小: 1*1*120 7. F6层 - 全连接层 输入神经元个数: 120 输出神经元个数: 84 可训练参数:84*(120+1) = 10164 8. F7层 - 全连接层 output层 神经元个数: 10 (10个数字) 可训练参数个...
这种全连接方式下:6个S2的feature map使用6个独立的5×5卷积核得到C3中1个feature map(生成每个feature map时对应一个bias),C3中共有16个feature map,所以该层需要学习的参数个数为:(5×5×6+1)×16=2416个,神经元连接
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...
LeNet-5网络结构，其“5”表示卷积核尺寸，整体由7层组成，包括3层卷积层、2层池化层与2层全连接层，约含60840个训练参数与340908个连接。结构第一部分涉及池化操作，其特点在于池化层无训练参数，但需设定池化核大小、步长与类型，本质为特征图采样过程，多维矩阵池化后，通道数保持不变。接着，卷积...
LeNet-5第一层:卷积层C1C1层是卷积层,形成6个特征图谱。卷积的输入区域大小是5×5,每个特征图谱内参数共享,即每个特征图谱内只使用一个共同卷积核,卷积核有5×5个连接参数加上1个偏置共26个参数。卷积区域每次滑动一个像素,这样卷积层形成的每个特征图谱大小是(32-5)/1+1=28×28。C1层共有26×6=156个训...
深度学习之卷积神经网络经典网络LeNet5简介 =28。参数:6*5*5+6*1=156。连接数:(5*5+1)*6*28*28=122304输出:为6个28*28的特征图3.3 降采样层2输入:6个28*28的特征图参数:6*1+6*1...和2层全连接,池化层未计入层数。参数总数为60000个,而连接数达340908,连接数远远多于参数个数,这主要归功于卷积...
LeNet-5中主要的有卷积层、下抽样层、全连接层3中连接方式。全连接层在这里就不赘述。 卷积层采用的都是5x5大小的卷积核,且卷积核每次滑动一个像素,一个特征图谱使用同一个卷积核(即特征图谱内卷积核共享参数),卷积核的结构见Figure 5。每个上层节点的值乘以连接上的参数,把这些乘积及一个偏置参数相加得到一个...
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...
（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...