如图4-30所示便是LeNet5网络的模型结构图,需要注意的是这里的5是指包含有5个网络权重层(不含参数的层不计算在内,这一点笔者在第3.1.7节中也提到过)的网络层,即2个卷积层和3个全连接层。 图4-30. LeNet5网络结构图 由图4-30可知,原始输入的形状为[1,32,32],经过第1个卷积层处理后的形状为[6,28,...
LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于1998 年再论文Gradient“based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。 第一层,卷积层 这一层的输入就是原始的图像像素,LeNet-5模型接受的输入层大小为32*32*1。第一个卷积层过滤器的尺寸为5*5,深度为6,不使用...
LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集 上, LeNet-5 模型可以达到大约 99.2%的正确率。 2、LeNet-5模型结构 LeNet-5 模型总共有 7 层 ,下图展示了 ...
2、卷积层:将输入与6个高为5,宽为5,深度为1的卷积核进行valid卷积。由于输入是灰度图,所以卷积核的深度也为1;又由于是valid卷积,步长为1,所以卷积后的结果为,高为28,宽为28,深度为6。28=(32-5)/步长1+1。 same卷积的尺寸与原尺寸(非卷积核尺寸)一致,即卷积层若为same卷积,输出的尺寸应该为32*32。
LeNet-5代码实现 完成了数据处理工作,接下来就可以用代码实现LeNet-5模型的网络结构。LeNet-5可以说是卷积神经网络最基础的模型,它的代码也相对易懂,如代码示例5-3所示。以下是对部分代码的解释。 (1)前两行代表从Keras的layers中加载大量的模块用于构建CNN模型,这些模块包括Conv2D、Dense、Flatten、Input、MaxPoo...
因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，因此神经网络的最后输出层必然是SoftMax问题，然后神经元的个数是10个。LeNet-5结构：输入层：32*32的图片，也就是相当于1024个神经元C1层：paper作者，选择6个特征卷积核，然后卷积核大小选择55，这样我们可以得到6个特征图，然后每个特征图的大小为32-5+...
从本篇开始,我们将带领大家解读深度学习中的网络的发展,这是深度学习模型解读第一篇,本篇我们将介绍LeNet,AlexNet,VGGNet,它们都是卷积+池化串联的基本网络结构。 1 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...
https://github.com/uestcsongtaoli/LeNet-5 个人理解 1. 模型介绍 原论文图片 上图是 LeCun 原论文中 LeNet-5 的结构图。 卷积层 C1 Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),padding=None,stride=(1,1),activation='tanh') 池化层,用的是平均池化 S1 ...
LeNet5 这个网络虽然很小,但是它包含了深度学习的基本模块:卷积层,池化层,全链接层。是其他深度学习模型的基础, 这里我们对LeNet5进行深入分析,并由此看看 Caffe 中如何实现 LeNet5 的训练和测试。 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 ...
从Lenet5第一次使用卷积开始,经历了AlexNet VGG Inception ResNet等各种模型,错误率也一再降低。ResNet-152 top-5错误率仅为3%左右,远低于人眼的5.1%。本文主要讲解各种网络模型的结构,他们的特点,以及这些特点为何能减少训练时间和降低错误率。 2 LeNet-5...