它的结构包括卷积层、池化层和全连接层,具有较强的特征提取和分类能力。 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...
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。 LenNet-5共有8层(包括输入层和输出层),输入图像大...
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) ...
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