上图就是AlexNet的架构图,可能第一次看到的同学会有些迷茫,因为它有很多层都没有画出来,而且从整体上看,它分了上下两层是因为AlexNet是第一个利用GPU并行计算的架构,所以分成上下两路,当然并行计算可以加速网络的训练和收敛速度。 其实AlexNet的完整架构是上图右边的架构图,左图仅仅画了卷积层和线性层,右图就还有...
2改进LeNet-5的手写数字识别 尽管BP神经网络在手写数字识别领域未能达到特别高的识别精度,基于卷积神经网络实现的手写数字识别系统LeNet-5在MNIST数据集上的测试误差仅为0.94%,相比之前的算法在精度方面已有一定提升。然而,传统的LeNet-5模型采用的Sigmoid激活函数[3]可能在实际模型训练过程中导致梯度消失现象。此外,网...
VGG相比AlexNet的改进在于,采用连续3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(如图3.1所示)。例如5个3x3可以代替11x11,3个3x3可以代替7x7,2个3x3可以代替5x5,并将全连接层组成块。这样的网络结构更清晰,使得网络定义的代码非常简洁。 图3.1[1] AlexNet(左),VGG块(中),VGG(右) VGG带来的改进可以理解为,在感受野相...
LeNet-5 是一个经典的卷积神经网络(CNN)架构,由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出,主要用于手写数字识别任务,特别是在 MNIST 数据集上。 LeNet-5 的设计对后来的卷积神经网络研究产生了深远影响,该模型具有以下几个特点: 卷积层:LeNet-5 包含多个卷积层,每个卷积层后面通常会跟一个池化层(Pooling Layer),用于...
在对ImageNet概览之后,我们现在来看看不同的CNN模型架构。 2.LeNet 图1 2010年,在 ImageNet挑战赛也称为 ILSVRC2010)中出现了一个CNN架构——LeNet5,由 Yann Lecun创建。该网络以一个32×32的图像作为输入,然后进入卷积层(C1),接着进入子采样层(S2),目前子采样层被池化层取代。然后是另一个卷积层序列(C3...
开玩笑地说,发明 Transformers 的人必须为语言模型在朝着大规模参数化方向前进而受到指责(但实际上没有人应该受到责备,Transformers 是过去十年中最伟大的发明之一,大模型令人震惊的地方在于:如果给定足够的数据和计算,它总能更好地工作)。在过去的 5 年中,语言模型的大小一直在不断增长。
LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重)。注:每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个Feature Map有多个神经元。 1、C1层是一个卷积层(通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且...
这是深度学习模型解读第一篇,本篇我们将介绍LeNet,AlexNet,VGGNet,它们都是卷积+池化串联的基本网络结构。 01LeNet5 LeNet5【1】有3个卷积层,2个池化层,2个全连接层。卷积层的卷积核都为5*5,stride=1,池化层都为Max pooling,激活函数为Sigmoid,具体网络结构如下图: ...
DL之LeNet-5:LeNet-5算法的架构详解 LeNet-5算法的简介(论文介绍) LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络。
本文对 LeNet-5 网络模型进行改进,通过增加卷积层和池化层个数、更改池化 方式和池化区间的大小来改进网络架构,并且通过调整网络内部参数以及全连 接层中神经元的个数优化网络内部结构;在卷积层和池化层增加批规范化处理 方法以提高网络模型的泛化能力;考虑到 LeNet-5 网络模型在提取图像特征时 易造成特征信息损失...