LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层(池化层)、3个全连接层3种连接方式 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...
这一层的特点与卷积层C3相似,只是卷积核的数量和深度有所变化,同时恢复了分组卷积的方法,将上一层的384个特征图分为两组,每组192个,然后每个卷积核只与同一组的特征图相连,得到384个特征图,其中前192个属于第一组,后192个属于第二组,这样可以减少参数量和计算量,同时增加特征的多样性。 卷积层C5:使用256个3x3...
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。 注意:本层不算LeNet-5的网络结构,传统上,不将输...
LeNet-5是由一个输入层,三个卷积层,两个池化层,一个全连接层和一个输出层构成的,下面我来详细讲解每个层中发生的操作。 Ⅰ.输入层 接收32*32*1的单通道图像,也就是灰度图像,后将其传输给卷积层一进行卷积运算。 Ⅱ.卷积层一 其卷积核大小为5*5*1步长为1,共有6个卷积核,故当32*32*1的灰度图像输入...
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 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
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诞生于上世纪90年代,是CNN的开山之作,最早的卷积神经网络之一,用于手写数字识别(图像分类任务),它的诞生极大地推动了深度学习领域的发展。LeNet在多年的研究和迭代后,Yann LeCun将完成的这项开拓性成果被命名为LeNet5,并发表在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》上,如今的AlexNe...
LeNet-5 是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。CNN 能够得出原始图像的有效表征,这使得 CNN 能够直接从原始像素中,经过极少的预处理,识别视觉上面的规律。然而,由于当时缺乏大规模训练数据,计算机的计算能力也跟不上,LeNet-5 对于复杂问题的处理结果并不理想。
LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出,LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层:一张32*32的灰度图像,只有一个颜色通道,深度为1。 2、卷积层:将输入与6个高为