网络有5层(不考虑没有参数的层,所以是LeNet-5),包含3个卷积层,2个池化层,2个全连接层,No padding。 LeNet-5(Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition)是1998年提出的专注于银行手写体识别的卷积神经网络。因此,输入是单通道的灰度图像,图像分辨率不高。 当时人们不使用padding,共包含60k个params。
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...
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...
层次化特征提取:卷积神经网络通过多层卷积和池化操作,从低级特征中迭代提取出更高级的特征。这种层次化的特征提取方式使得模型能够更好地理解和表示图像数据。 四、总结 CNN-LeNet5网络结构作为早期卷积神经网络的代表之一,在计算机视觉领域产生了深远的影响。通过对其组成的详细解析,我们可以深入了解卷积神经网络的工作原理...
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...
LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 论文下载 一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。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...
CNN-LeNet5网络结构解析 随着深度学习和计算机视觉的飞速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像处理和分析的关键工具。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...