其原理如下: 1.卷积层:LeNet-5的第一层和第二层是卷积层。在卷积操作中,网络利用一系列的过滤器来提取输入图像中的特征。在第一层,过滤器大小为5×5,并且有6个不同的过滤器。在第二层,过滤器大小仍为5×5,但是现在有16个不同的过滤器。通过这些过滤器,LeNet-5可以提取图像中的局部特征。 2.池化层:...
本文将详细介绍LeNet-5的原理。 LeNet-5模型由七层组成,包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。下面将逐层介绍其原理。 1. 输入层:输入层接收处理图像数据,一般使用灰度图像。LeNet-5最初是为手写数字识别设计的,因此输入图像大小为32x32 2. 第一层:卷积层。图像通过一个卷积核进行卷积操作,在LeNet-...
基于LeNet-5的原理,我使用了TensorFlow来做了简单实现。 Features: 没有对中间的神经元使用激活函数,仅仅对输出层用了softmax函数,同时增加了dropout来避免过拟合。 使用了tensorflow的常规api和封装好的高层api(tf.contrib)实现了两个版本。高层api版本无法在我的渣渣GPU(GT745M,2G)上跑,而底层api可以。 Test acc...
Lenet5是一种深度学习模型,也是卷积神经网络(CNN)的一种。它是由Yann LeCun等人在1998年提出的,主要用于手写数字识别任务。 Lenet5的网络结构由七个层组成,包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。其中,卷积层用于提取特征,池化层用于降低特征维度,全连接层用于进行分类。 具体来说,Lenet5的网络结构如下: ...
LeNet-5是Yann Lecun 提出的一种经典的卷积神经网络,是现代卷积神经网络的起源之一;本文将从LeNet的结构和参数上来介绍LeNet-5结构。 结构概述 上图是LeNet-5的经典结构,它一共有七层(不包含输入层),分别是两个卷积层,两个池化层,3个全连接层(其中最后一个全连接层为输出层) ...
LeNet-5 研习 2 上一篇文章中,我们进行了下面的描写2、C1层-卷积层输入图片:32*32卷积核大小:5*5卷积核种类:6相当于6组,每组一个模板 输出featuremap大小:28*28(32-5+1...),得到6个C1特征图(6个大小为28*28的feature maps,32-5+1=28)。我们再来看看需要多少个参数,卷积核的大小为5*5,总共就有6...
Lenet-5:由Yann LeCun教授于1998年在其论文《Gradient-Based Learning to Applied to Document Recognition》中提出,这篇论文是CNN领域的开篇之作。Lenet-5是一个专门为手写数字识别而设计的最经典卷积神经网络,在20 世纪90年代广泛用于美国银行支票手写字识别。
LeNet5是首个成功进行多层训练的卷积神经网络,极大推动了深度学习领域的发展,自此开始,各种优化模型不断的提出,网络结构越来越复杂,层数越来越深。 1.1 结构详解 input层 LeNet5的提出首要的是针对mnist数据集(手写体识别),其图像都是灰色的,即图像的原始深度为1,其输入的图像大小为32x32(实际下载...
LeNet-5网络简介 此截图来至于,LeNet-5论文原文。 主要由以下构成: INPUT输入、C1卷积层、S2池化层((求和取平均)*w+b)、C3卷积层(此层是按照一定的规则卷积,所以不易理解,和C1,C5基本卷积操作不同)、S4池化层(S2类似)、C5卷积层、F6全连接映射的是一个字符表、OUTPUT打分输...