卷积层 卷积层采用的都是5×5大小的卷积核/过滤器(kernel/filter),且卷积核每次滑动一个像素(stride=1),一个特征图谱使用同一个卷积核. 每个上层节点的值乘以连接上的参数,把这些乘积及一个偏置参数相加得到一个和,把该和输入激活函数,激活函数的输出即是下一层节点的值 LeNet-5的下采样层(pooling层) 下抽...
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 ...
LeNet5 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。 LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层...
在LeNet-5中,S4层与C5层之间没有使用任何归一化、正则化等操作,只是简单地使用了最大池化降采样,以保留最显著的特征。 S4输出的形状是: 1 x 16 x 4 x 4 6. 全连接层F5,F6 在LeNet-5 中,全连接层分为 F5 和 F6 两个部分,其中 F5 包含 120 个神经元,F6 包含 84 个神经元。这两个全连接层负责...
二、网络详解 1. 输入图像 LeNet-5使用32*32图像。本文示例将会使用MNIST实现LeNet-5，数据集包含 60000张28x28像素的训练图像和10000张测试图像。2. 卷积层 C1 C1 用来提取输入图像的特征，输入是一个2828的灰度图像，共6个卷积核，每 个卷积核大小55，卷积核的深度与输入图像的深度相同（即为1）。卷积核的...
LeNet-5详解 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。 论文下载:请到文章结尾处下载。 二、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)...
二、网络详解 1. 输入图像 LeNet-5使用32*32图像。 本文示例将会使用MNIST实现LeNet-5,数据集包含 60000张28x28像素的训练图像和10000张测试图像。 2. 卷积层 C1 C1 用来提取输入图像的特征,输入是一个2828的灰度图像,共6个卷积核,每 个卷积核大小55,卷积核的深度与输入图像的深度相同(即为1)。
下面首先上图,卷积网络的经典结构图 LeNet5 上图是 LeNet5整个网络结构体 上面的 LeNet5 网络: 输入: 首先 是 数据输入 INPUT 输入图像的尺寸归一化为32*32 C1层: 对输入图像进行第一次卷积运算(使用 6 个大小为 5*5 的卷积核),得到6个C1特征图(6个大小为28*28的 feature maps, 32-5+1=28)。我...
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。 各层参数详解: 1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层,输入图像的尺寸统一归一化为32*32。
一、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。原论文地址 输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输出：分类结果，0~9之间的一个数 因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，...