LeNet-5是卷积神经网络领域中的一个重要里程碑。它由Yann LeCun等人提出，并在手写数字识别等任务中取得了显著成果。这一网络架构的出现，为后来的深度学习研究和应用提供了重要基础。网络结构特点 LeNet-5的结构相对简洁，主要包括多个卷积层、池化层和全连接层。它运用了卷积层来提取输入图像的特征，池...
LeNet-5包含8层网络结构（包括输入层）：1. 输入层：将32 * 32 * 1的图像作为输入，像素值归一化至0~1，以提高训练速度。2. 卷积层Conv1：包含6个卷积核，每个5×5，步长为1，填充为0，产生28×28的特征图。3. 池化层Pool1：采用最大池化，窗口大小为2×2，步长为2，产生14×14的特征图...
1. 初见LeNet原始模型 Fig.1. Architecture of original LeNet-5. 图片来源: Lecun, et al., Gradient-based learning applied to document recognition,P IEEE, vol. 86, no. 11, 1998, pp. 2278-2324. 在这篇图片的论文中,详细描述了LeNet-5的结构。 这里不对LeNet-5原始模型进行讨论。可以参考这些...
4. 具有收缩特征图尺寸作用的self-attention模块 如Figure 5所示,咱们只需要关注输入输出的size,左边是正常的自注意力模块,右边是带特征图下缩的自注意力模块。通过在Q的计算里引入下采样来实现。 5. 采用维度更小的key 在原始ViT里面,K、Q、V都有一样的维度。实际上V可以保持大一点的维度,我们可以认为V承载了...
LeNet-5是基础卷积神经网络 是从原始信号—>发现边缘和方向—>不断抽象—>不断抽象的一个过程 LeNet-5由输入层,两个卷积层两个平均池化层组成,后面接了两个线性层还有一个输出层。 具体今天常考下面的图及原论文。 参考地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/726791 ...