首先看LeNet5的结构,如下图所示(来自Yann LeCun的论文)。 对于卷积层,其计算公式为 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量,表示“卷积核”,表示偏置,也就是bias,令卷积核的大小为5*5,总共就有6*(5*5+1)=156个参数,对于卷积层C1,每个像素都与前一层的5*5个像素和1个bias有连接,所以总共有156...
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,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。各层的结构如Figure 4所示: Figure4 LeNet-5的网络结构 LeNet-5中主要的有卷积层、下抽样层、全连接层3中连接方式。全连...
第二种,就是设计一个新的卷积神经网络,来使其适用不同图片的输入,通过LeNet5的网络,我们可以发现一个问题,输入层--->卷积--->池化--->(重复卷积和池化步骤)--->全连接--->输出层。通过这个结构,我们可以用一个正则表达式来表示一个卷积神经网络的架构,输入层->(卷积层+--->池化层?)+--->全连接层+...
1. LeNet-5(modern) 图1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1,其中 1 表示为黑白图像,只有一个 channel。 卷积层 filter 大小 5×5,filter 深度(个数)为 6,padding 为 0, 卷积步长s=1s=1,输出矩阵大小为 28×28×6,其中 6 表示 filter 的个数。
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。 论文下载 一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两...
典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和A.全连接层B.隐藏层C.汇聚层D.卷积核
要深入理解卷积神经网络的结构,我们需要追根溯源,只有这样才能更好的理解 CNN 网络。 1998年 LeCun 和 Bengio 等人利用 LeNet-5 网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法,从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。据说,一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。
要深入理解卷积神经网络的结构,我们需要追根溯源,只有这样才能更好的理解 CNN 网络。 1998年 LeCun 和 Bengio 等人利用 LeNet-5 网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法,从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。据说,一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。
1. LeNet-5(modern)图1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1,其中 1 表示为黑白图像,只有一个 channel。 卷积层 filter 大小 5×5,filter 深度(个数)为 6,padding 为 0, 卷积步长s=1s=1,输出矩阵大小为 28×28×6,其中 6 表示 filter 的个数。