LeNet-5最后一步是Gaussian Connections,采用了RBF函数(即径向欧式距离函数),计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。目前已经被Softmax取代。
LeNet5是卷积神经网络的一种,通常的结构有七层,这七层中不包括输入层,其中每一层中都有不同的作用,所以每一层它的参数和权重各不相同。 输入层。处理好图像信息后输入(做好归一化处理等)。 注意此时输入图像的大小为32 * 32,这要比mnist数据库中的最大字母28 * 28要大,这样做的目的是希望潜在的明显特征...
参数个数:(1+1)*16=32 连接数: (2*2+1)*16*5*5=2000 C5层:使用120个5*5卷积核对S4层16个特征图进行卷积,padding=0,stride=1,得到120个1*1大小的特征图,(5-5+2*0)/1+1=1 这里的计算跟C3相同,也是多通道卷积,因此5*5后面乘以16. 参数个数:(5*5*16+1)*120=48120 连接数: (5*5*16+...
LeNet-5模型一共有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的图像像素32*32*1。第一个卷积层过滤器尺寸为5*5,深度为6,不使用全0填充,步长为1。所以这一层的输出:28*28*6,卷积层共有5*5*1*6+6=156个参数第二层,池化层这一层的输入为第一层的输出,是一个28*28*...
LeNet-5是在池化层之后引入了非线性,现在一般是在卷积层后通过激活函数获取非线性,在池化层后不再引入非线性; 训练参数计算: C1层 属性:卷积层 卷积核大小 5*5 输入:32*32 输出特征图大小:28*28 (32-5+1) 卷积核种类(特征图个数): 6 神经元数量: 28*28*6 ...
LeNet-5是在池化层之后引⼊了⾮线性，现在⼀般是在卷积层后通过激活函数获取⾮线性，在池化层后不再引⼊⾮线性；训练参数计算：C1层 属性：卷积层卷积核⼤⼩ 5*5 输⼊：32*32 输出特征图⼤⼩：28*28 （32-5+1）卷积核种类（特征图个数）： 6 神经元数量： 28*28*6 可训练参数： 6...
LeNet-5卷积神经网络的网络结构(参数计算) 分类:神经网络 id_ning 粉丝-0关注 -1 +加关注 0 升级成为会员 «上一篇:pytorch禁止/允许计算局部梯度/ torch.no_grad()