VGG模型不复杂,只有3x3这一种卷积核,卷积层基本就是卷积-relu-池化的结构,没有使用LRN,结构如下图。 VGG的特点如下 采用了较深的网络,最多达到19层,证明了网络越深,高阶特征提取越多,从而准确率得到提升。 串联多个小卷积,相当于一个大卷积。VGG中使用两个串联的3x3卷积,达到了一个5x5卷积的效果,但参数量却...
LeNet-5模型是Yann LeCun教授1998年在论文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。在MNIST数据集上,LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5模型总共有7层,下图展示了LeNet-5模型的架构。 第一层,卷积层 这一层的输入就是原始...
C1有156个可训练参数(每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数,一共6个滤波器,共(5*5+1)*6=156个参数),共156*(28*28)=122,304个连接。 2、S2层是一个下采样层(平均池化层)(利用图像局部相关性的原理,对图像进行子抽样,可以1.减少数据处理量同时保留有用信息,2.降低网络训练参数及模型的过拟合程度...
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于 1998年在论文Gradient-basedlearning 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LeNet-5 模型的...
二、LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个。10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重)。注:每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一...
LeNet-5 搭建模型 上图是LeNet-5的示意图。LeNet-5是最早的卷积神经网络之一,最初用于手写输入图像(单通道)分类。网络结构信息(不使用连接表)如下: 网络层 输入 卷积核 卷积核数目 输出 激活函数 C1层-卷积层 32*32*1 5*5*1 6 28*28*6...
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...
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，...
在LeNet网络中,卷积核的大小为5×5×1。卷积核每进行完一次卷积之后,还要再加上一个偏置量,然后,我们就会得到28×28×1的特征图,当我们使用六个卷积核对图像进行卷积操作,就会得到6个特征图,把这六个特征图合到一起,就是卷积层,卷积层的尺寸为28×28×6。
1.网络比LeNet更深，包括5个卷积层和3个全连接层。2.使用relu激活函数，收敛很快，解决了Sigmoid在网络较深时出现的梯度消失问题。3.加入了Dropout层，防止过拟合。4.使用了LRN归一化层，对局部神经元的活动创建竞争机制，抑制反馈较小的神经元，放大反应大的神经元，增强了模型的泛化能力。5.使用裁剪翻转等操作...