LeNet-5代码如下: class LeNet_5(nn.Module): def __init__(self): #继承父类nn的所有方法 super(LeNet_5,self).__init__() #构建序列化的神经网络,将网络层按照传入的顺序组合起来 self.model=nn.Sequential() #第一层卷积神经网络 #传入1*28*28的图片 self.model.add_module('conv1',nn.Conv...
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于 1998年在论文Gradient-basedlearning applied to document recognitionr[1]中提出的,它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-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。 2、LeNet-5模型结构 LeNet-5模型总共有7层 ,下图展示了LeNet-5 模型的...
LeNet-5。LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的,它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-5模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5模型总共有7层,包括有2个卷积层,2个池化层,2个全 ...
一、LeNet-5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络。原论文地址 输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输出：分类结果，0~9之间的一个数 因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，...
LeNet-5网络模型特点 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络; 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息; 卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。 参考资料 [1] 图解深度学习 [2] 深度学习原理与实践 ...
LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于1998 年再论文Gradient“based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。 第一层,卷积层 这一层的输入就是原始的图像像素,LeNet-5模型接受的输入层大小为32*32*1。第一个卷积层过滤器的尺寸为5*5,深度为6,不使用...
LeNet-5是LeNet系列的最终稳定版,它被美国银行用于手写数字识别,该网络有以下特点: 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 ...
卷积神经网络模型解读汇总——LeNet5,AlexNet、ZFNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
然后这个模型确实在80年代末期在银行行业,在邮递行业确实是被一直被应用,所以这也是为什么LeNet-5有名。 2.LeNet-5网络架构 LeNet每一层执行的效果如下: 2.1输入层 首先通过尺寸归一化,把输入图像全部转化成32×32大小。 2.2第一层-卷积层C1...