下面的代码定义了一个完整的LeNet-5模型,它是从torch.nn.Module这个基础类继承而来的。一个模型类,至少需要定义__init__和forward两个函数,前者用于定义模型中用到一些网络层,比如卷积、池化等,后者用于定义网络的结构,也就是从输入到输出的数据流。 class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(...
网络有5层(不考虑没有参数的层,所以是LeNet-5),包含3个卷积层,2个池化层,2个全连接层,No padding。 LeNet-5(Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition)是1998年提出的专注于银行手写体识别的卷积神经网络。因此,输入是单通道的灰度图像,图像分辨率不高。 当时人们不使用padding,共包含60k个params。
其中,LeNet-5是由Yann LeCun等人于1998年提出的一个经典CNN模型,为后续的深度学习研究奠定了坚实基础。本文将详细解析LeNet-5的网络结构,帮助读者理解其设计原理和应用方法。 一、输入层 LeNet-5的输入层负责接收原始图像作为输入数据。这一层的作用是将图像数据转换为模型可以处理的格式。在LeNet-5中,输入图像的...
首先看LeNet5的结构,如下图所示(来自Yann LeCun的论文)。 对于卷积层,其计算公式为 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量,表示“卷积核”,表示偏置,也就是bias,令卷积核的大小为5*5,总共就有6*(5*5+1)=156个参数,对于卷积层C1,每个像素都与前一层的5*5个像素和1个bias有连接,所以总共有156...
inceptionV2和V1网络结构大体相似,其模型大小为40M左右,错误率仅4.8%,低于人眼识别的错误率5.1%。主要改进如下 使用两个串联3x3卷积来代替5x5卷积,从而降低参数量,并增加relu非线性。这一点参考了VGG的设计 提出了Batch Normalization。在卷积池化后,增加了这一层正则化,将输出数据归一化到0~1之间,从而降低神经元...
【深度学习算法原理】经典CNN结构——LeNet-5 1. 概述 LeNet-5 诞生于1994年,是最早的深层卷积神经网络之一,推动了深度学习的发展。从1988年开始,在多次成功的迭代后,这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet-5。最初被用于手写数字识别,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...
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于 1998年在论文Gradient-basedlearning applied to document recognitionr[1]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。在 MNIST 数据集 上, LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。 2、LeNet-5模型结构 ...
层次化特征提取:卷积神经网络通过多层卷积和池化操作,从低级特征中迭代提取出更高级的特征。这种层次化的特征提取方式使得模型能够更好地理解和表示图像数据。 四、总结 CNN-LeNet5网络结构作为早期卷积神经网络的代表之一,在计算机视觉领域产生了深远的影响。通过对其组成的详细解析,我们可以深入了解卷积神经网络的工作原理...
lenet5模型结构 Lenet-5模型是一种经典的卷积神经网络,由Yann LeCun于1998年提出,被广泛应用于手写数字识别任务。它的结构包括卷积层、池化层和全连接层,具有较强的特征提取和分类能力。 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...