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...
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: 下面我们详细解读一下网络结构,先约定一些称呼。 我们先约定一些叫法,比如featuremap为28*28*6,卷积参数大小为(5*5*1)*6。其中28*28是featuremap的高度,宽度,6是featuremap的通道数。(5*5*1)*6卷积核表示5...
LeNet-5网络的整体结构,不包括输入层,包括输出层,共七层。(下图) 一般的资料料里,大都将上一层传来的图像称作“输入图像”,把本层存储的经过加工的图像称作“输出图像”,为了更直观好理解,本文分别简单的称作“上层的图片”或“本层图片”;并将“特征映射”简称为“特征图”。 LeNet-5网络的结构:(参考上图...
1. LeNet-5(modern) 图1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1,其中 1 表示为黑白图像,只有一个 channel。 卷积层 filter 大小 5×5,filter 深度(个数)为 6,padding 为 0, 卷积步长s=1s=1,输出矩阵大小为 28×28×6,其中 6 表示 filter 的个数。 池化层 average pooling,...
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 项目数值备注...
lenet-5网络结构 ->LeNet-5中的5代表卷积核的尺寸 ->lenet-5结构共有7层,3层卷积层,2层池化层,2层全连接层 ->共约有60840个训练参数,340908个连接。 结构如下: <>池化: 1.池化操作的padding都等于0,而卷积操作的padding可以不等于0。池化层没有可训练的参数,但是需要指定池化核的大小、步长、池化类型...
LeNet-5是一种用于手写体识别的非常高效的卷积神经网络。其结构简单,参数量较少。 现在代码的实现与论文描述的不同之处体现为以下四点: 卷积方式: 不采用论文中描述的不对称卷积; 池化方式:采用无参的池化方式; 激活函数:池化后激活函数由sigmoid 变为ReLU ...
1. LeNet-5(modern)图1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1,其中 1 表示为黑白图像,只有一个 channel。 卷积层 filter 大小 5×5,filter 深度(个数)为 6,padding 为 0, 卷积步长s=1s=1,输出矩阵大小为 28×28×6,其中 6 表示 filter 的个数。
LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 论文下载 一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两...
01 LeNet5 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: 下面我们详细解读一下网络结构,先约定一些称呼。 我们先约定一些叫法,比如featuremap为28*28*6,卷积参数大小为(5*5*1)*6。其中28*28是feature...