假设共5层,则共需要学习:(256103+106+106+104 )个w再加( 1000+ 1000+ 1000+10 )个b 换成更大的图片时,这个参数是非常庞大的 因此,为了解决以上问题,卷积神经网络就诞生了: ( 图片源自:paddlepaddle) 其中,LeNet5是最早的卷积神经网络之一,想要了解他,我们先来看看这三个层的作用: 卷积层: 左边是一张66...
LeNet-5 是一个很小的网络,只有约 6 万个参数,现代的神经网络经常有上千万甚至上亿个参数。 LeNet-5共有7层,不包含输入层,每层都包含可训练参数(连接权重)。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库中最大的字母(28*28)还大。这样做的原因是希望潜在的明显特征如笔画端点或角点能够出现在最高层特征监测...
输出featureMap大小:5*5(10/2) 神经元数量:5*5*16=400 可训练参数:2*16=32(和的权+偏置) 连接数:16*(2*2+1)*5*5=2000 S4中每个特征图的大小是C3中特征图大小的1/4� 5. C5层是一个卷积层 输入:S4层的全部16个单元特征map(与s4全相连) 卷积核大小:5*5 卷积核种类:120 输出featureMap大小...
参数个数:(1+1)*16=32 连接数: (2*2+1)*16*5*5=2000 C5层:使用120个5*5卷积核对S4层16个特征图进行卷积,padding=0,stride=1,得到120个1*1大小的特征图,(5-5+2*0)/1+1=1 这里的计算跟C3相同,也是多通道卷积,因此5*5后面乘以16. 参数个数:(5*5*16+1)*120=48120 连接数: (5*5*16+...
关于卷积神经网络,以下说法正确的是A.LeNet-5是卷积神经网络B.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。C.与全连接的神经网络相比,CNN应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。D.卷积层的特点是参数共享...
LeNet5 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...
在LeNet-5 中,随着网络的深入,数据的高度和宽度逐渐缩小,通道数逐渐增加。LeNet-5 是一个很小的网络,只有约 6 万个参数,现代的神经网络经常有上千万甚至上亿个参数。 LeNet-5共有7层,不包含输入层,每层都包含可训练参数(连接权重)。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库中最大的字母(28*28)还大。
LeNet-5是在池化层之后引⼊了⾮线性，现在⼀般是在卷积层后通过激活函数获取⾮线性，在池化层后不再引⼊⾮线性；训练参数计算：C1层 属性：卷积层卷积核⼤⼩ 5*5 输⼊：32*32 输出特征图⼤⼩：28*28 （32-5+1）卷积核种类（特征图个数）： 6 神经元数量： 28*28*6 可训练参数： 6...
A.LeNet-5是卷积神经网络B.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。C.与全连接的神经网络相比,CNN应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。D.卷积层的特点是参数共享相关知识点: 试题...