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…
在此教程中,我们将对LeNet5模型及其原理进行一个简单的介绍,并实现不依赖库(使用了torch库来加载数据集)的LeNet模型的训练和推理,目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集,给用户提供一个详细的帮助文档。 目录 [基本介绍] [LeNet5描述] [网络结构] [LeNet5实现] [总体概述] [项目地址] [项目结构] ...
基于这样的问题,人们开始尝试通过卷积神经网络来进行解决,而LeNet5模型在当时达到了手写字数字识别的最先进水平[3]。 4.4.2 模型结构 如图4-30所示便是LeNet5网络的模型结构图,需要注意的是这里的5是指包含有5个网络权重层(不含参数的层不计算在内,这一点笔者在第3.1.7节中也提到过)的网络层,即2个卷积层...
LeNet - 5模型是由Yann LeCun等人于1998年提出的深度学习经典网络模型,是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络模型。 LeNet - 5模型主要由两个部分组成:2个卷积层和3个全连接层(池化层没有参数不算在网络模型之中)。卷积层用于提取图像的特征,而全连接层用于对提取的特征进行分类。 下面详细介绍LeNet ...
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 输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输出：分类结果，0~9之间的一个数 因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，...
LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于1998 年再论文Gradient“based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。 第一层,卷积层 这一层的输入就是原始的图像像素,LeNet-5模型接受的输入层大小为32*32*1。第一个卷积层过滤器的尺寸为5*5,深度为6,不使用...
LeNet-5模型,是卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)发展史上的一个里程碑。它由Yann LeCun于1998年提出,是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络,其架构和思想深刻影响了后来的深度学习发展。虽然在如今庞大的模型参数和精细化的架构面前,LeNet-5显得相对简单,但它奠定了CNN的核心概念和框架,为...
1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于 1998年在论文Gradient-basedlearning applied to document recognitionr[1]中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集 上, LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。
深度学习系列(二)卷积神经网络模型(LeNet-5、AlexNet、VGG16/19、GoogLeNet/Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4) 卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络,其经历了不断的优化发展,性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标...