Lenet-5模型的整体结构可以分为7个主要的层次:输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、F5层和输出层。下面将对每个层次的功能和作用进行介绍。 1. 输入层:Lenet-5模型的输入层接收手写数字图片作为输入。手写数字图片的大小为32×32像素,黑白图像。每个像素的灰度值范围在0到255之间。 2. C1层:C1层是卷积层,使用...
一.网络结构 LeNet-5是最早应用于手写数字识别的卷积神经网络模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。 它包含了如下层: 1.输入层:32x32的灰度图像。 2.卷积层C1:输入通道为1,输出通道为6,使用sigmoid作为激活函数,卷积核大小为5x5,边界填充方式为"valid"。 3.池化层S2:采用最大池化,池化核大小为2x2,步长为2...
model=Model(inputs=X_input,outputs=X,name='lenet_5') return model 使用模型: model=lenet_5(input_shape=(28,28,1),classes=10) model.compile(optimizer='sgd',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) 开始训练: X_train=data_train[:,1:].reshape((data_train.shape[0],28,28...
LeNet-5模型 第一层,卷积层 第二层,池化层 第三层,卷积层 第四层,池化层 第五层,全连接层 第六层,全连接层 第七层,全连接层 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于1998 年再论文Gradient“based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。
网络结构 在文章的比较环节里面还给出了其他的lenet,比如lenet-1,lenet-4等,但是最常见的还是上面这种lenet,也就是LeNet-5。 这个网络是最早的具有现在的CNN的基本环节和框架的卷积神经网络。可以看出,LeNet-5包含如下一些技术: 权值共享,也就是卷积的kernel来代替全连接,从而减少参数规模的方法。
LeNet-5 模型总共有 7 层 ,下图展示了 LeNet-5 模型的架构 。 下面总结 LeNet-5 模型每一层的结构。 第一层: 卷积层 输入: 原始的图像像素矩阵(长、宽、色彩), 大小为 32*32*1。 卷积层参数: 过滤器尺寸为 5*5,深度为 6,不使用全 0 填充,步长为1。
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。 LeNet-5是深度神经网络的开创者之一,对后来的深度学习算法发展产生了重要的影响。 LeNet-5的结构如下: 输入层:32x32的图像 卷积层C1:使用6个5x5的卷积核,步长为1,激活函数为sigmoid ...
LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。 LeNet-5 这个网络虽然很小,但是它包含了深度学习的基本模块:卷积层,池化层,全连接层。是其他深度学习模型的基础, 这里我们对LeNet-5进行深入分析。同时,通过...