Lenet-5模型的整体结构可以分为7个主要的层次:输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、F5层和输出层。下面将对每个层次的功能和作用进行介绍。 1. 输入层:Lenet-5模型的输入层接收手写数字图片作为输入。手写数字图片的大小为32×32像素,黑白图像。每个像素的灰度值范围在0到255之间。 2. C1层:C1层是卷积层,使用...
网络结构 在文章的比较环节里面还给出了其他的lenet,比如lenet-1,lenet-4等,但是最常见的还是上面这种lenet,也就是LeNet-5。 这个网络是最早的具有现在的CNN的基本环节和框架的卷积神经网络。可以看出,LeNet-5包含如下一些技术: 权值共享,也就是卷积的kernel来代替全连接,从而减少参数规模的方法。 subsampling,...
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。 LenNet-5共有8层(包括输入层和输出层),输入图像大小为32*32。下图展示了Lenet-5的整体框架结构 输入尺寸:32 * 32 * 1 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...
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) 结构分析 首先输入是一个32x32的图片,通过六个5x5x1的卷积核对其进行卷积,产生6幅28x28的卷积特征图,然后这6幅特征图又经过2x2的池化提取,变成6幅14x14的特征图,这样第一...
1 简介 LeNet-5模型是1998年Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,在MNIST数据集上,LeNet模型识别的正确率高达99.2%。LeNet-5结构如图1.1所示。 图1.1 LeNet-5结构图 由图1.1可知,LeNet-5模... ...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:lenet5 tensorflow。
⽹络结构 在⽂章的⽐较环节⾥⾯还给出了其他的lenet，⽐如lenet-1，lenet-4等，但是最常见的还是上⾯这种lenet，也就是LeNet-5。这个⽹络是最早的具有现在的CNN的基本环节和框架的卷积神经⽹络。可以看出，LeNet-5包含如下⼀些技术：1. 权值共享，也就是卷积的kernel来代替全连接，从⽽...