LeNet-5,这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文(LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头,在2018年一起获得图灵奖)。LeNet-5创造了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写识别支票的问题。...
8、Output层-全连接层 Output层也是全连接层,共有10个节点,分别代表数字0到9,且如果节点i的值为0,则网络识别的结果是数字i。采用的是径向基函数(RBF)的网络连接方式。假设x是上一层的输入,y是RBF的输出,则RBF输出的计算方式是: 上式w_ij 的值由i的比特图编码确定,i从0到9,j取值从0到7*12-1。RBF输...
LeNet-5 与现在通用的卷积神经网络在某些细节结构上还是有差异的,例如 LeNet-5 采用的激活函数是 sigmoid,而目前图像一般用 tanh,relu,leakly relu 较多;LeNet-5 池化层处理与现在也不同;多分类最后的输出层一般用 softmax,与 LeNet-5 不太相同。 LeNet-5 是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。
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的最大池化操作，步长...
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。 4.卷积层...
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型,1998年被提出,论文题目是 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” ,作者为 Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner。 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。
VGG网络是由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group,简称VGG)于2014年提出的一种卷积神经网络,用于图像分类。它的网络架构如下: VGG网络由多个卷积层和全连接层组成,每个卷积层都使用3x3的卷积核和1x1的步长,每个池化层都使用2x2的最大池化核和2x2的步长,网络深度达到了16或19层,是当时最深的卷积神经网络之一...
LetNet-5是一个比较简单的神经网络,但是其包含深度学习的基本模块:卷积层、池化层以及全连接层,其结构如图1所示。 图1:LeNet-5网络结构图 网络各层参数解析: 1.INPUT层: 首先是数据输入层,输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。 2.C1:卷积层 输入:32x32 ...
上篇讲述了LeNet-5网络的理论,本篇就试着搭建LeNet-5网络。但是搭建完成的网络还存在着问题,主要是训练的准确率太低,还有待进一步探究问题所在。是超参数的调节有问题?还是网络的结构有问题?还是哪里搞错了什么 1.库的导入 dataset: datasets.MNIST()函数,该函数作用是导入MNIST数据库,以供后续使用。