1. 所有卷积核大小均为5*5,步长为1; 2. 所有池化方法为平均池化; 3. 所有激活函数采用Sigmoid。 LeNet-5 ###1.输入层:输入图像的尺寸统一归一化为32*32. ###2.C1层:第一个卷积层 -输入图片大小:32*32 -卷积核大小:5*5,步长1,无填充 -卷积核种类:6 -输出特征图大小:28*28 32-5+1=28 -神经...
卷积核filter大小为5*5,深度(即卷积核个数)为6,padding=0,步长s=1; 输出矩阵为28*28*6。 计算过程:(32-5+2*0)/1+1=28 (后面的过程都是用一样的公式,计算过程略,具体公式参见CNN模型总结); 这一层参数量为(5x5+1)x6 = 156,连接数为(5*5+1)*28*28*6=122304 池化层1: 使用均值池化,filter...
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(池化层)...
LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络。 Abstract Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm constitute the best example of a ...
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包含了可直接运行的CNN的Lenet5模型实现手写数字识别Mnist以及介绍Lenet5模型的PPT (0)踩踩(0) 所需:3积分 基于JAVA的网络通讯系统设计与实现(LW+系统).zip 2025-01-02 20:41:45 积分:1 基于Java的五子棋游戏的设计(源代码+LW).zip 2025-01-02 20:38:01 ...
优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍(十四)- 使用FPGA实现LeNet-5 深度神经网络模型 简介 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。