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:1*1(5-
在LeNet-5中,S2层对C1层的输出进行22的采样,采样方式是4个输入相加,乘以一个可训练的参数,再加上一个可训练的偏置。这样,S2层的输出尺寸就变为了1414。 需要注意的是,池化层没有可训练的参数,它的作用是对输入进行空间下采样,减小特征的维度,同时保留最重要的信息。这种操作可以有效地防止过拟合,提高模型的泛...
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...
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...
搭建LeNet5网络模型(Model.py) 点击查看代码 importtorchimporttorch.nnasnnclassLeNet5Model(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5Model, self).__init__() self.sigmoid = nn.Sigmoid() self.c1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=(5,5), padding=2) ...
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的输入为28x28单通道图像，通过卷积和池化层处理，参数量为6万。输入层使用232的单通道（灰度）图像，经过卷积层1处理后，使用55的卷积核，深度为6，输出矩阵变为28286。这一层的参数量为156，连接数为122304。随后的池化层1采用均值池化，输出矩阵大小为14146。卷积层2继续处理，卷积核大小为55，深度增加...
图1 LeNet-5结构 该神经网络共有7层(不计输入层),输入图像大小为32×32。 层编号特点:英文字母+数字 英文字母代表以下一种: C→卷积层、S→下采样层(池化)、F→全连接层 数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b ...
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