1、LeNet-5 《Gradient-based learning applied to document recognition》 最早提出的卷积神经网络,一共有7层,3个卷积层,2个池化层,2个全连接层,卷积核大小都是5×5,模型中含有可训练参数的只有卷积层和全连接层,因此为LeNet-5,LeNet-5的提出是解决手写数字识别Mnist的自动识别问题,对MNIST数据集的分识别准确...
LeNet-5的结构其实还是蛮经典的,不过在这里还是再为大家截一下图,然后慢慢解释解释每层是怎么回事吧。 因为这里面的东西其实蛮多的,我怕像上一篇一样在最后才把代码一下子放出来会让人记不住前面讲过啥,所以这部分就每一个结构下面直接跟上对应的代码好了。 整体 我们的神经网络类的名字就定义为LeNet-5好了...
优缺点:能很好的保留背景,但容易使得图片变模糊 正向传播:邻域内取平均 反向传播:特征值根据领域大小被平均,然后传给每个索引位置 4.3.3 Max Pooling 最大池化 对邻域内特征点取最大,更好保存特征 优缺点:能很好的保留一些关键的纹理特征,现在更多的再使用Max Pooling而很少用Avg Pooling 正向传播:取邻域...
lenet5权重量化 权重优化模型 解决过拟合和欠拟合的思路 过拟合 获取更多的数据量 有时数据量大并没有帮助 通常数据量越大,学习模型训练得越好,但是即使这样,也应该做一些初步实验(使用学习曲线)来确保数据量越大,训练越好。(如果一开始就用大量的数据来训练模型,将会耗费大量的时间:收集数据,训练模型) 增大正则化...
LeNet5网络结构 在计算机视觉中卷积神经网络取得了巨大的成功,它在工业上以及商业上的应用很多,一个商业上最典型的应用就是识别支票上的手写数字的LeNet5神经网络。从20世纪90年代开始美国大多数银行都用这种技术识别支票上的手写数字。 实际应用中的LeNet5卷积神经网络共有8层,其中每层都包含可训练的神经元,而连接...
AlexNet的结构如上图所示,共包含了8个学习层——5个卷积层与3个全连接层,相比于之前的LeNet-5网络,AlexNet有以下几个创新的结构: Rectified Linear Unit nonlinearity 也就是现在被广泛使用的ReLU**函数,在过去,神经网络的**函数通常是sigmoid或者tanh函数,这两种函数最大的缺点就是其饱和性,当输入的x过大或过...
背景:LeNet-5的设计主要是为了解决手写识别问题。那时传统的识别方案很多特征都是hand-crafted,识别的准确率很大程度上受制于所设计的特征,而且最大的问题在于手动设计特征对领域性先验知识的要求很高还耗时耗力,更别谈什么泛化能力,基本上只能针对特定领域。故本节同样以手写数字识别任务来介绍其原理。
5模型进行研究与实验,提出各层网络的最优设计方案,并利用Tensor Flow框架训练网络,获取权重和偏置;在PL端,将全连接层替换为卷积层,利用Vivado HLS工具设计卷积和池化运算模块,封装成IP核,并搭建基于ZYNQ的SOC平台;在PS端,编写主控代码,完成对运算IP核的调用,通过车牌识别,验证系统的正确性.最后,测试本设计LeNet-5...
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。