在介绍LeNet网络时,我们首先要了解图像是如何在网络中表示的。在LeNet网络中,输入图像是手写字符,图像的表示形式为二维数据矩阵,如下图所示: LeNet网络总共有六层网络(不包含输入输出层)。第一层是卷积层(图中C1层): 输入图像的大小为32×32 卷积核kernel size的大小为5×5 卷积核数量为6个 输出featur...
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...
(2)参数个数由于参数(权值)共享的原因,对于同个卷积核每个神经元均使用相同的参数,因此,参数个数为(5×5+1)×6= 156,其中5×5为卷积核参数,1为偏置参数(3)连接数卷积后的图像大小为28×28,因此每个特征图有28×28个神经元,每个卷积核参数为(5×5+1)×6,因此,该层的连接数为(5×5+1)×6×28×28...
卷积神经网络的结构并不是各个层的简单组合,它是由一个个“模块”有机组成的,在模块内部, 各个层的排列是有讲究的。比如AlexNet的结构图,它是由八个模块组成的。 1、AlexNet——模块一和模块二 结构类型为:卷积-激活函数(ReLU)-降采样(池化)-标准化 这两个模块是CNN的前面部分,构成了一个计算模块,这个可以说...
AlexNet网络共有:卷积层 5个,池化层 3个,全连接层:3个(其中包含输出层)。 卷积神经网络的结构并不是各个层的简单组合,它是由一个个“模块”有机组成的,在模块内部, 各个层的排列是有讲究的。比如AlexNet的结构图,它是由八个模块组成的。 1、AlexNet——模块一和模块二 ...
LeNet-5是比较简单的卷积神经网络,结构较为简单,一个完整的结构图如下: LeNet-5的网络结构 我们就从每一层结构出发,去给大家讲述LeNet-5。 A INPUT输入层 我们昨天讲过卷积神经网络的第一层是输入层,也是最简单的一层,简单到有人认为它都不能算作一层。
3.2 搭建 LeNet-5 神经网络结构 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu=nn.ReLU()self.maxpool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self....
AlexNet网络共有:卷积层 5个,池化层 3个,全连接层:3个(其中包含输出层)。 卷积神经网络的结构并不是各个层的简单组合,它是由一个个“模块”有机组成的,在模块内部, 各个层的排列是有讲究的。比如AlexNet的结构图,它是由八个模块组成的。 1、AlexNet——模块一和模块二 ...
(1)LeNet-5。这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要学习熟悉的一个网络,我的这篇博文主要就是要讲这个网络 (2)AlexNet。 在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军,振奋人心,利用CNN实现了图片分类,别人用传统的机器学习算法...
LeNet5网络结构 LetNet5是一个简单的CNN结构,整体框图如下: LeNet5结构 整个网络一共包含7层(不算输入层),分别是C1、S2、C3、S4、C5、F6、Output,其中Cx代表的是卷积层,Sx代表的是下采样层,接下来分别介绍每一层的作用。 1. 输入层 网络的输入是32x32大小的图像数据。