以下是LeNet-5的一些主要参数: 1.输入图像大小:32x32 2.卷积核大小:5x5 3.步长:1 4.池化层大小:2x2 5.全连接层神经元数量:120 6.输出层神经元数量:84 7.学习率:0.001 8.动量:0.9 9.权重衰减:0.0001 10.批量大小:64 11.迭代次数:20 这些参数可能需要根据您的具体任务和数据集进行调整。在训练神经...
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,输入层的图像尺寸被统一归一化为32*32。需要注意的是,传统上,输入层并不被视为网络层次结构的一部分,因为它不包含可训练的参数。 二、卷积层(C1层) 卷积层是CNN的核心部分,它负责提取输入数据中的特征。在LeNet-5中,C1层有6个卷积核,每个卷积核的大小为55。这些卷积核在输入图像上进行滑动,通...
输出featureMap大小:5*5(10/2) 神经元数量:5*5*16=400 可训练参数:2*16=32(和的权+偏置) 连接数:16*(2*2+1)*5*5=2000 S4中每个特征图的大小是C3中特征图大小的1/4� 5. C5层是一个卷积层 输入:S4层的全部16个单元特征map(与s4全相连) 卷积核大小:5*5 卷积核种类:120 输出featureMap大小...
2. 利用TesorFlow + LeNet-5识别mnist手写数字 1. LeNet-5 基础介绍 通过详解卷积神经网络CNN一文,我们对卷积神经网络的有了很多认识,接下来我们将通过几个经典的卷积神经网络,加深对卷积神经网络的理解和认识。 年, 等人在论文 中提出并详细介绍了LeNet-5神经网络结构,并用于手写数字识别问题,能达到很高的识别...
( 图片源自:paddlepaddle) 其中,LeNet5是最早的卷积神经网络之一,想要了解他,我们先来看看这三个层的作用: 卷积层: 左边是一张66大小的单通道图片,它跟一个33的过滤器filter卷积,其过程是(默认步长为1): 因为步长为1,所以下一步是这样的: 最终,一张6 * 6的图片会变成一张4 * 4的输出 ...
在LeNet-5 中,随着网络的深入,数据的高度和宽度逐渐缩小,通道数逐渐增加。LeNet-5 是一个很小的网络,只有约 6 万个参数,现代的神经网络经常有上千万甚至上亿个参数。 LeNet-5共有7层,不包含输入层,每层都包含可训练参数(连接权重)。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库中最大的字母(28*28)还大。
图1 LeNet-5结构 该神经网络共有7层(不计输入层),输入图像大小为32×32。 层编号特点:英文字母+数字 英文字母代表以下一种: C→卷积层、S→下采样层(池化)、F→全连接层 数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b ...
这里只说明LeNet-5网络一共由5层构成:第一层-卷积、**、最大值池化;第二层-卷积、**、池化;后三层:全连接层。这里以Tensorflow为基础,实现对手写字体数据集MNIST进行识别分类,并给出最终的分类结果。这里着重针对分析Lenet-5网络中的各个参数的作用,以及如何对整个网络的参数进行调整。