一、网络结构 LetNet-5是一个较简单的卷积神经网络。上图显示了其结构:输入的二维图像(单通道),先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后为输出层。整体上是:input layer->convulational layer->pooling layer->activation function->convulational layer->pooling layer->activation function->convulational...
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。下面我们主要介绍卷积层和池化层。 1、卷积层 卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做...
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...
LeNet-5是一个用于手写数字识别的深度神经网络模型,由两个卷积层和三个全连接层组成。 LeNet-5是深度神经网络的开创者之一,对后来的深度学习算法发展产生了重要的影响。 LeNet-5的结构如下: - 输入层:32x32的图像 - 卷积层C1:使用6个5x5的卷积核,步长为1,激活函数为sigmoid - 池化层S2:使用2x2的最大池化...
LeNet-5网络结构是一种经典的卷积神经网络,它是由Yann LeCun等人于1998年提出的,用于手写数字识别任务。LeNet-5由七层组成,包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。 我们来介绍LeNet-5的网络结构。LeNet-5的输入是一个32x32的灰度图像,经过第一层卷积层后,图像尺寸变为28x28。该卷积层使用了6个5x5的...
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”,表示偏置,也就是bias,令卷积核的大小为5*5,总共就有6*(5*5+1)=156个参数,对于卷积层C1,每个像素都与前一层的5*5个像素和1个bias有连接,所以总共有156...
LeNet-5是一种用于手写体识别的非常高效的卷积神经网络。其结构简单,参数量较少。 现在代码的实现与论文描述的不同之处体现为以下四点: 卷积方式: 不采用论文中描述的不对称卷积; 池化方式:采用无参的池化方式; 激活函数:池化后激活函数由sigmoid 变为ReLU ...
LeNet-5是一个用于手写数字识别的深度神经网络模型,由两个卷积层和三个全连接层组成。 LeNet-5是深度神经网络的开创者之一,对后来的深度学习算法发展产生了重要的影响。 LeNet-5的结构如下: 输入层:32x32的图像 卷积层C1:使用6个5x5的卷积核,步长为1,激活函数为sigmoid ...
这7层网络的结构为 : 输入→ 卷积 → 池化 → 卷积 → 池化 → 卷积(全连接) → 全连接 → 输出。 各层参数详解: 1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层,输入图像的尺寸统一归一化为32*32。 注意:本层不算LeNet-5的网络结构,传统上,不将输入层视为网络层次结构之一。