然而,Lenet-5算法在计算题验证码识别中也存在一些局限性,例如对噪声、变形和复杂验证码的识别能力较弱。对此,有研究者提出了一些改进方法,以期提高Lenet-5算法在计算题验证码识别中的性能。 一种改进方法是引入更深的网络结构。通过增加卷积层和池化层,可以提高模型对复杂验证码的识别能力,并增强对噪声的抵抗能力。
###6.C5层-第三个卷积层 -输入:5*5,即S4层的全部16个单元特征图(与S4全相连) -卷积核大小:5*5 -卷积核种类:120 -输出特征图大小:1*1 (5-5+1) -可训练参数:120*(16*5*5+1)=48120 -连接数:1*1*48120=48120 -C5层是一个卷积层。由于S4层的16个图的大小为5*5,与卷积核的大小相同,所以卷...
缺点:LeNet-5采用的激活函数为Sigmoid激活函数,会产生梯度消失的现象。 代码如下: import torch import torch.nn as nn import torchvision import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from torch.autograd import Variable '''定义参数''' batch_size=64 lr=0.001 num_classes=10...
第一层使用5*5大小的过滤器6个,步长s = 1,padding = 0。即:由6个特征图Feature Map构成,特征图中每个神经元与输入中5*5的邻域相连,输出得到的特征图大小为28*28*6。C1有156个可训练参数(每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数,一共6个滤波器,共(5*5+1)*6=156个参数),共156*(28*28)=122,...
LeNet-5模型框图如下图所示: LeNet-5共有7层,不包含输入层,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个Feature Map有多个神经元。 (1) INPUT层首先是数据 INPUT 层,输入图像的尺寸统一归一化为 32x32。 注:INPUT层不属于LeNet-5的网络结构...
5. 全连接层:输入展平的向量,输出120维 6. 全连接层:输入120维,输出84维 7. 全连接层:输入84维,输出10维(输出类别的数量) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 实现步骤 以下是实现LeNet-5模型的代码示例: pythonCopy codeimport torch import torch.nn as nn ...
22. 卷积网络LeNET-5模型详解是这绝对是最适合初学者入门学习的PyTorch教程!上海大学大佬31集精讲,带你完全吃透深度学习pytorch框架!的第22集视频,该合集共计31集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
LeNet-5算法是一个经典的卷积神经网络模型,被广泛应用于图像识别任务。然而,LeNet-5算法也存在一些缺点: 太简单:相对于现代的深度神经网络模型,LeNet-5算法的网络结构相对较简单。它只包含两个卷积层和三个全连接层,网络深度限制了它在复杂任务上的表现能力。