注:INPUT层不属于LeNet-5的网络结构,传统上,一般不将INPUT层视为网络层次结构之一。 (2) C1层 (卷积层)输入图片:32x32 卷积核大小:5x5 卷积核种类:6 输出6个特征图(feature map),每个特征图的大小:28x28 特征图大小的计算公式如下: outpu{t_h} = (inpu{t_h} + 2 \times paddin{g_h} - kerne...
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...
参数数量为1516,因此连接数为1516×10×10= 1516004、S4(下采样层,也称池化层):16@5×5(1)特征图大小与S2的分析类似,池化单元大小为2×2,因此,该层与C3一样共有16个特征图,每个特征图的大小为5×5。
5.C5:卷积层 C5层有120个5*5的卷积核,将产生120个1*1的特征图,与S4层是全连接的。C5层参数的个数不能参照C1层来计算,而是要参照C3层来计算,且此时是没有组合的,因此,应该是(5*5*16+1)*120=48120. 6.F6:全连接层 F6有84个单元,单元的个数与输出层的设计有关。该层作为典型的神经网络层,每一个...
LeNet-5 ,LeNet-5一共包含 7层网络,每一层都包含可训练的参数。如下图所示,输入是一个 32x32 的图片,Cx 表示卷积层,Sx表示下采样(subsampling)层,以及全连接层表示为 Fx,x...122304,充分利用权值共享达到参数骤减。此处卷积层相当于小波变换(中的低通、中通、高通滤波器)或者傅里叶变化提取图像的低频信息、...
上图是LeNet-5的示意图。LeNet-5是最早的卷积神经网络之一,最初用于手写输入图像(单通道)分类。网络结构信息(不使用连接表)如下: 网络层 输入 卷积核 卷积核数目 输出 激活函数 C1层-卷积层 32*32*1 5*5*1 6 28*28*6 ReLU S2层-池化层...
文章首发于公众号【编程求职指南】卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN): 是一种常见的深度学习架构,受生物自然视觉认知机制(动物视觉皮层细胞负责检测光学信号)启发而来,是一种特殊的多层前馈神经网络。它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 一般神经网络VS卷积神...
LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了,它发表于1998年,论文原文Gradient-Based Learning Applied to Doucment Recognition作者是Yann Le Cun等。下面对LeNet5网络架构进行简单的说明,有兴趣的同学可以去参考原文,论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。 ... ...
分享:LeNet-5 卷积神经网络结构图 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。可以说,LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world!”。
一、LeNet5网络架构图 LeNet5不包括输入层一共有七层,每一层都包含了可以训练的参数,输入是一张大小为32*32的图片。 1、C1卷积层 这一层的输入就是原始的图像,输入层接受图片的输入大小为32*32*1。卷积层的核(过滤器)尺寸为5*5,深度为6,不使用0进行填充,步长为1。通过计算公式可以求出输出的尺寸为28...