LeNet-5 具有两层卷积层和三层全连接层,因为这些层都具有可学习的参数,因此被命名为LeNet-5。LeNet-5的网络结构如图所示。 具体地,我们对每一层进行分析: 1.1 输入层 INPUT 我们输入到模型的是一个大小为32*32像素的灰度图像(灰度图的通道是1),因此输入的形状为32 * 32 * 1。 1.2 卷积层 C1 然后,我们...
分享:LeNet-5 卷积神经网络结构图 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。可以说,LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world!”。 但是很奇怪的,原本设计之初的目的是用来...
LeNet-5 搭建模型 上图是LeNet-5的示意图。LeNet-5是最早的卷积神经网络之一,最初用于手写输入图像(单通道)分类。网络结构信息(不使用连接表)如下: 网络层 输入 卷积核 卷积核数目 输出 激活函数 C1层-卷积层 32*32*1 5*5*1 6 28*28*6...
model.prepare(paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),paddle.nn.CrossEntropyLoss(),paddle.metric.Accuracy())model.fit(train_dataset,epochs=5,batch_size=64,verbose=1)model.evaluate(val_dataset,verbose=1) 经过5个epoch世代迭代,LeNet5模型在MNIST图像分类任务上的准确度达到97.87%。 虽然,Le...
LeNet-5代码实现 完成了数据处理工作,接下来就可以用代码实现LeNet-5模型的网络结构。LeNet-5可以说是卷积神经网络最基础的模型,它的代码也相对易懂,如代码示例5-3所示。以下是对部分代码的解释。 (1)前两行代表从Keras的layers中加载大量的模块用于构建CNN模型,这些模块包括Conv2D、Dense、Flatten、Input、MaxPoo...
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型,1998年被提出,论文题目是 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” ,作者为 Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner。 LeNet-5是一个用于手写数字识别的深度神经网络模型,由两个卷积层和三个全连接层组成。
子采样过程:邻域四个像素求和变为一个像素,然后通过标量W加权,再增加偏置b,然后通过一个sigmoid激活函数,产生一个缩小四倍的特征映射图Sx+1 二. 理解用卷积代替全连接 三. 通过基本的神经元模型理解可训练参数与连接数 四. 各层参数详解 LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature...
构建LeNet5网络模型 首先需要熟悉lenet5的结构,它是检测手写数字,手写数字图像是28*28大小的一个单通道图片。模型第一层: 第一层为卷积层+池化层:conv2d+maxpool第二层为卷积层+池化层:conv2d+maxpool第三层和第四层为全连接层Linear ''' 首先介绍一下这个py文件,文件名为lenet5_v03,版本为v03,因为之前...
回顾了卷积神经网络(CNN)上面的三个特点后,下面来介绍一下CNN的经典模型:手写字体识别模型LeNet5。 LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一, 由Yann LeCun完成,推动了深度学习领域的发展。在那时候,没有GPU帮助训练模型,甚至CPU的速度也很慢,因此,LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、池化等操作提取...
在那时候,没有GPU帮助训练模型,甚至CPU的速度也很慢,因此,LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使用全连接神经网络进行分类识别,这个网络也是最近大量神经网络架构的起点,给这个领域带来了许多灵感。 LeNet5的网络结构示意图如下所示:...