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...
即不是16个 5*5*6 的卷积核 --- 近期使用LeNet-5,此处使用5*5*6的卷积核16个。 有6个 5*5*3 的卷积核 生成6个feature_map -- 第一个红框 有6个 5*5*4 的卷积核 生成6个feature_map -- 第二个红框 有3个 5*5*4 的卷积核 生成3个feature_map -- 第三个红框 有1个 5*5*6 的卷...
总结一下,LeNet-5是一种经典的卷积神经网络,用于手写数字识别任务。它的网络结构由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层组成,能够有效地提取图像的特征并进行分类。LeNet-5的设计思想和网络结构对后来的深度学习模型有着重要的影响,是卷积神经网络发展的里程碑。©...
lenet5模型结构 Lenet-5模型是一种经典的卷积神经网络,由Yann LeCun于1998年提出,被广泛应用于手写数字识别任务。它的结构包括卷积层、池化层和全连接层,具有较强的特征提取和分类能力。 Lenet-5模型的整体结构可以分为7个主要的层次:输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、F5层和输出层。下面将对每个层次的功能...
1.网络结构 Lenet-5除输入层外由7层网络构成: (1).卷积层Conv1: 接受32*32*1的图像输入,本层包含6个大小为5*5,步长为1*1的卷积核,padding类型为'valid'(即没有padding)。输出神经元:28*28*6 (2).池化(pooling)层: 对上一层的输出做2*2的max pooling,输出神经元形状为14*14*6。
LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出,LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层:一张32*32的灰度图像,只有一个颜色通道,深度为1。 2、卷积层:将输入与6个高为
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...
【DL--12】LeNet5的基本结构 一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5(效果和paper等见这)。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。能够达到这种商用的地步,它的准确性可想而知。毕竟目前学术界和工业界的结合是最受争议的。 1.C1层是一个卷积层(为什么是卷积?卷积运算一个重要的特点就...
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...