卷积核(5*5*6,1),输入经过C1后变为了28x28x6。 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1)=28 神经元数量(输出):28*28*6 可训练参数:(5*5+1) * 6=156(每个卷积核有5*5=25个unit参数和一个bias参数,一共6个滤波器) 连接数:(5*5+1)*6*28*28=122304 S2层(池化层,也成下采样层): 池化(2*2,...
LeNet-5详解 ⼀、前⾔ 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。本⽂将从卷积神经⽹络结构的基础说起，详细地讲解每个⽹络层。论⽂下载：请到⽂章结尾处下载。⼆、卷积神经⽹络（Convolutional Neural ...
出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》。 LeNet-5网络架构介绍 LeNet-5共有7层,输入的原始图像大小是32×32像素,卷积层用Ci表示,子采样层(pooling,池化)用Si表示,全连接层用Fi表示。 输入层 输入32×32通道数为1的图片 C1层(卷积层) 使用6个5×5大小的卷积核,padding=0,strid...
卷积核(5*5*6,1),输入经过C1后变为了28x28x6。 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1)=28 神经元数量(输出):28*28*6 可训练参数:(5*5+1) * 6=156(每个卷积核有5*5=25个unit参数和一个bias参数,一共6个滤波器) 连接数:(5*5+1)*6*28*28=122304 S2层(池化层,也成下采样层): 池化(2*2,...
LeNet-5是一种典型的可以进行手写字符识别的CNN(后面的描述均基于这种7层卷积神经网络)。这种神经网络的输入图像必须尺寸固定且字符在图像的中心位置。神经网络的每一层的每一个单元都是由上一层的一些临近单元连接计算而成,这些上一层临近的单元被称为这个单元的感受野。这种连接单元成为局部感受野的方法早在上世纪...
【目标检测】YOLOv2论文解读 视频介绍了使用虚拟现实技术结合目标检测算法来实现对大量类别的识别。重点说明了如何通过ImageNet数据集配合目标检测技术,使算法能够识别多达9000个不同类别。视频还阐述了目标检测中标注成本的高昂,并提出了利用图片分类数据集来降低这一成本的方法。视频提及了多种技术细节,包括BN技术的应用...
filter num 卷积神经网络 卷积神经网络lenet-5详解 一、基本简介 LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了,它发表于1998年。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。论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a...
二、LeNet-5详解 博客对应课程的视频位置: 回到顶部 一、前言 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。 本文将从卷积神经网络结构的基础说起,详细地讲解每个网络层。
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。 一、前言 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。
背景lenet5网络源自于Yann LeCun的论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” ,起初被应用于银行支票的手写符号识别,经调整后对广泛应用于手写数字的识别 网络结构 常用的对minst数据集进行识别的lenet5网络结构如下 在网上查询过程中发现对lenet5有 3卷积2连... ...