其原理如下: 1.卷积层:LeNet-5的第一层和第二层是卷积层。在卷积操作中,网络利用一系列的过滤器来提取输入图像中的特征。在第一层,过滤器大小为5×5,并且有6个不同的过滤器。在第二层,过滤器大小仍为5×5,但是现在有16个不同的过滤器。通过这些过滤器,LeNet-5可以提取图像中的局部特征。 2.池化层:...
下面将逐层介绍其原理。 1. 输入层:输入层接收处理图像数据,一般使用灰度图像。LeNet-5最初是为手写数字识别设计的,因此输入图像大小为32x32 2. 第一层:卷积层。图像通过一个卷积核进行卷积操作,在LeNet-5中使用的是6个大小为5x5的滤波器。每个滤波器在图像上滑动并对图像进行卷积计算得到6个特征图。卷积...
Lenet5是一种深度学习模型,也是卷积神经网络(CNN)的一种。它是由Yann LeCun等人在1998年提出的,主要用于手写数字识别任务。 Lenet5的网络结构由七个层组成,包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。其中,卷积层用于提取特征,池化层用于降低特征维度,全连接层用于进行分类。 具体来说,Lenet5的网络结构如下: ...
基于LeNet-5的原理,我使用了TensorFlow来做了简单实现。 Features: 没有对中间的神经元使用激活函数,仅仅对输出层用了softmax函数,同时增加了dropout来避免过拟合。 使用了tensorflow的常规api和封装好的高层api(tf.contrib)实现了两个版本。高层api版本无法在我的渣渣GPU(GT745M,2G)上跑,而底层api可以。 Test acc...
Lenet-5算法通过卷积核、池化层和全连接层等组件,对输入的验证码图片进行特征提取和分类识别。其原理是通过学习特征提取,将输入的验证码图片映射到对应的类别,从而实现验证码的识别功能。 三、Lenet-5算法在计算题验证码识别中的缺点 3.1 对噪声敏感 Lenet-5算法在处理计算题验证码时,对噪声比较敏感。由于验证码...
输出featureMap大小:10×10 (14-5+1)=10 训练参数:6×(3×5×5+1)+6×(4×5×5+1)+3×(4×5×5+1)+1×(6×5×5+1)=1516(计算原理见额外处理) 连接数:10×10×1516=151600 第三层的输入为14×14的6个feature map,卷积核大小为5×5,因此卷积之后输出的feature map大小为10×10。但...
LeNet-5是Yann Lecun 提出的一种经典的卷积神经网络,是现代卷积神经网络的起源之一;本文将从LeNet的结构和参数上来介绍LeNet-5结构。 结构概述 上图是LeNet-5的经典结构,它一共有七层(不包含输入层),分别是两个卷积层,两个池化层,3个全连接层(其中最后一个全连接层为输出层) ...
Thinkphp5运行原理 ThinkPHP5.0源码学习之执行应用 一、应用启动 在/thinkphp/start.php文件中,用一句代码App::run()->send();实现应用的启动。 // 执行应用 App::run()->send(); run()方法可以在/thinkphp/library/think/App.php文件中找到对应方法,这个方法是整个框架的核心方法,实现了路由转换、... ...