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...
LeNet-5的基本结构包括7层网络结构(不含输入层),其中包括2个卷积层、2个降采样层(池化层)、2个全连接层和输出层。 图6 LeNet-5基本结构 1、输入层(Input layer) 输入层接收大小为 32 \times 32 的手写数字图像,其中包括灰度值(0-255)。在实际应用中,我们通常会对输入图像进行预处理,例如对像素值进行...
LeNet-5的网络结构入下图所示: LeNet-5中主要由2个卷积层、2个下抽样层(池化层)、3个全连接层组成,其中: 虽然LeNet-5现在已经很少使用,但是其是奠定了现代卷积神经网络的基石之作。
注意:本层不算LeNet-5的网络结构,传统上,不将输入层视为网络层次结构之一。 2、C1层-卷积层 输入图片:32*32 卷积核大小:5*5 卷积核种类:6 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1)=28 神经元数量:28*28*6 可训练参数:(5*5+1) * 6(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) 连...
本文参考论文以及Deep Learning | Coursera相关讲解,主要介绍Lenet的基本结构和其keras实现。 1.网络结构 Lenet-5除输入层外由7层网络构成: (1).卷积层Conv1: 接受32*32*1的图像输入,本层包含6个大小为5*5,步长为1*1的卷积核,padding类型为'valid'(即没有padding)。输出神经元:28*28*6 ...
【DL--12】LeNet5的基本结构 一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5(效果和paper等见这)。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。能够达到这种商用的地步,它的准确性可想而知。毕竟目前学术界和工业界的结合是最受争议的。 1.C1层是一个卷积层(为什么是卷积?卷积运算一个重要的特点就...
LeNet是由Yann LeCun在1998年提出的经典卷积神经网络,别称LeNet-5,具有一个输入层,两个卷积层,两个池化层,3个全连
基本结构 LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元。 输入层 输入图像的尺寸统一归一化为32*32。(本层不算LeNet-5的网络结构,传统上,不将输入层视为网络层次结构之一。) C1层-卷积层 项...
闪光点:定义了CNN的基本组件,是CNN的鼻祖。 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如...
LeNet5的网络结构示意图如下所示: LeNet5由7层CNN(不包含输入层)组成,上图中输入的原始图像大小是32×32像素,卷积层用表示,子采样层(pooling,池化)用表示,全连接层用表示。下面逐层介绍其作用和示意图上方的数字含义。 1、层(卷积层):6@28x28