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...
RBF输出的值越接近于0,则越接近于i,即越接近于i的ASCII编码图,表示当前网络输入的识别结果是字符i。 该论文原版中,池化后采用的是sigmoid激活函数。 四、 总结 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: ...
LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数。各层的结构如Figure 4所示: Figure4 LeNet-5的网络结构 LeNet-5中主要的有卷积层、下抽样层、全连接层3中连接方式。全连...
典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和A.全连接层B.隐藏层C.汇聚层D.卷积核
lenet-5网络结构 ->LeNet-5中的5代表卷积核的尺寸 ->lenet-5结构共有7层,3层卷积层,2层池化层,2层全连接层 ->共约有60840个训练参数,340908个连接。 结构如下: <>池化: 1.池化操作的padding都等于0,而卷积操作的padding可以不等于0。池化层没有可训练的参数,但是需要指定池化核的大小、步长、池化类型...
LeNet-5网络结构由Yann LeCun等人在1998年提出,是早期的卷积神经网络之一。该网络共有7层,包括3层卷积层、2层池化层和2层全连接层。这种结构的设计使得LeNet-5能够提取图像的不同特征,并进行分类和识别。 二、LeNet-5网络各层详解 输入层(INPUT):接收大小为32x32的图像数据。这一层通常不被计入LeNet-5的网...
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的卷积核,每个卷积核与输入图像进行卷积运算,得到6个特征图。然后,经过一个2x2的池化层,将特征图的尺寸...
一、LeNet5网络架构图 LeNet5不包括输入层一共有七层,每一层都包含了可以训练的参数,输入是一张大小为32*32的图片。 1、C1卷积层 这一层的输入就是原始的图像,输入层接受图片的输入大小为32*32*1。卷积层的核(过滤器)尺寸为5*5,深度为6,不使用0进行填充,步长为1。通过计算公式可以求出输出的尺寸为28...
其中,LeNet-5是由Yann LeCun等人于1998年提出的一个经典CNN模型,为后续的深度学习研究奠定了坚实基础。本文将详细解析LeNet-5的网络结构,帮助读者理解其设计原理和应用方法。 一、输入层 LeNet-5的输入层负责接收原始图像作为输入数据。这一层的作用是将图像数据转换为模型可以处理的格式。在LeNet-5中,输入图像...