虽然利用theano可以方便的实现LeNet5,但是不利于学习和理解卷积神经网络,所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5,并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。 首先看LeNet5的结构,如下图所示(来自Yann LeCun的论文)。 对于卷积层,其计算公式为 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量,表示“卷积核”,表...
一.网络结构 LeNet-5是最早应用于手写数字识别的卷积神经网络模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。 它包含了如下层: 1.输入层:32x32的灰度图像。 2.卷积层C1:输入通道为1,输出通道为6,使用sigmoid作为激活函数,卷积核大小为5x5,边界填充方式为"valid"。 3.池化层S2:采用最大池化,池化核大小为2x2,步长为2...
AlexNet赢得了2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军。 AlexNet的结构如图所示,包括5个卷积层、3个全连接层和1个softmax 层。因为网络规模超出了当时的单个GPU的内存限制,AlexNet将网络拆为两半,分别放在两个GPU上,GPU间只在某些层(比如第3层)进行通讯。 AlexNet的具体结构如下: 输入层,224 × 224 × 3的图像; 第一...
C3与S2中前3个图相连的卷积结构如下图所示: 上图对应的参数为 3*5*5+1,一共进行6次卷积得到6个特征图,所以有6*(3*5*5+1)参数。 为什么采用上述这样的组合了?论文中说有两个原因:1)减少参数,2)这种不对称的组合连接的方式有利于提取多种组合特征。 5、S4层-池化层(下采样层) 输入:10*10 采样区域...
C3与S2 中前3个图相连的卷积结构如下图所示: 2.5 S4 层——池化层(下采样层) 输入:10×10 采样区域:2×2 采样方式:4个输入相加,乘以一个可训练参数,再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid 采样种类:16 输出特征图大小:5×5(10/2) 神经元数量:5×5×14=400 连接数:16×(2×2+1)×5×5=20...
一、LeNet-5 Lenet-5的结构很简单,但是包含神经网络的基本结构,用的是5*5卷积和平均池化,可以用来作为简单的练习,其结构图下: 代码: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os # gpus=tf
识别动图: 二、网络详解 1. 输入图像 LeNet-5使用32*32图像。 本文示例将会使用MNIST实现LeNet-5,数据集包含 60000张28x28像素的训练图像和10000张测试图像。 2. 卷积层 C1 C1 用来提取输入图像的特征,输入是一个2828的灰度图像,共6个卷积核,每 个卷积核大小55,卷积核的深度与输入图像的深度相同(即为1)...
LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络基本以此为基础。LeNet结构 卷积输出特征图尺寸公式，先列出来，后面计算会用到 Out_size=[(nh - kh + ph + sh)/sh] X [(nw - kw + pw + sw)/sw]LeNet-5结构详情 输入层 32x32的灰度图像，只有一个通道的二维矩阵。卷积层C1 论文中以C开头的层都是卷积...
卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。 1.卷积层 上图给出一个卷积计算过程的示例图。 输入图像大小为H=5,W=5,D=3,即5×5大小的3通道(RGB,也称作深度...
图1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1,其中 1 表示为黑白图像,只有一个 channel。 卷积层 filter 大小 5×5,filter 深度(个数)为 6,padding 为 0, 卷积步长s=1s=1,输出矩阵大小为 28×28×6,其中 6 表示 filter 的个数。