#model.pyimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as FclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__() self.covn1 = nn.Conv2d(3,16,5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2) self.conv2 = nn.Conv2d(16,32,5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(2...
C5层:我们继续用5*5的卷积核进行卷积,然后我们希望得到120个特征图。这样C5层图片的大小为5-5+1=1,也就是相当于1个神经元,120个特征图,因此最后只剩下120个神经元了。这个时候,神经元的个数已经够少的了,后面我们就可以直接利用全连接神经网络,进行这120个神经元的后续处理, 上面的结构,只是一种参考,在现...
22. 卷积网络LeNET-5模型详解是这绝对是最适合初学者入门学习的PyTorch教程!上海大学大佬31集精讲,带你完全吃透深度学习pytorch框架!的第22集视频,该合集共计31集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
和标准的LeNet-5模型不大一样,这定义的卷积层输入为28*28*1的原始MNIST图片像素。 # 卷积核大小5*5,深度为16,步长为1,,使用全0填充,输出为28*28*32的矩阵 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): # conv1_weights的大小为5*5*1*32 conv1_weights = tf.get_variable("weight", [CONV1_SIZE, ...
在文章的比较环节里面还给出了其他的lenet,比如lenet-1,lenet-4等,但是最常见的还是上面这种lenet,也就是LeNet-5。 这个网络是最早的具有现在的CNN的基本环节和框架的卷积神经网络。可以看出,LeNet-5包含如下一些技术: 权值共享,也就是卷积的kernel来代替全连接,从而减少参数规模的方法。
LeNet-5——CNN经典网络模型详解(pytorch实现) 这是一个最简单也是最基础的CNN模型,大家可以慢慢看,有不懂地方评论区见~ 一、LeNet-5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要学习熟悉的一个网络。原论文地址