计算方式:计算输入向量和权重向量之间的点积,再加上一个偏置,结果通过sigmoid函数 可训练参数: 84*(120+1)= 10164 Gaussian Connections LeNet-5最后一步是Gaussian Connections,采用了RBF函数(即径向欧式距离函数),计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。目前已经被Softmax取代。
参数个数:(5*5*16+1)*120=48120 连接数: (5*5*16+1)*120*1*1=48120 F6层:共有84个神经元,与C5层进行全连接,即每个神经元都与C5层的120个特征图相连。 参数个数:(120+1)*84=10164 连接数: (120+1)*84=10164 Output层:输出层由欧式径向基函数(Euclidean Radial Basis Function)单元组成,每个单...
LeNet5 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,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,它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,如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层...
LeNet5是卷积神经网络的一种,通常的结构有七层,这七层中不包括输入层,其中每一层中都有不同的作用,所以每一层它的参数和权重各不相同。 输入层。处理好图像信息后输入(做好归一化处理等)。 注意此时输入图像的大小为32 * 32,这要比mnist数据库中的最大字母28 * 28要大,这样做的目的是希望潜在的明显特征...
在LeNet-5 中,随着网络的深入,数据的高度和宽度逐渐缩小,通道数逐渐增加。LeNet-5 是一个很小的网络,只有约 6 万个参数,现代的神经网络经常有上千万甚至上亿个参数。 LeNet-5共有7层,不包含输入层,每层都包含可训练参数(连接权重)。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库中最大的字母(28*28)还大。
在 LeNet-5 中，随着⽹络的深⼊，数据的⾼度和宽度逐渐缩⼩，通道数逐渐增加。LeNet-5 是⼀个很⼩的⽹络，只有约 6 万个参数，现代的神经⽹络经常有上千万甚⾄上亿个参数。LeNet-5共有7层，不包含输⼊层，每层都包含可训练参数（连接权重）。输⼊图像为32*32⼤⼩。这要⽐Mnist...
LeNet-5卷积神经网络的网络结构(参数计算) 分类:神经网络 id_ning 粉丝-0关注 -1 +加关注 0 升级成为会员 «上一篇:pytorch禁止/允许计算局部梯度/ torch.no_grad()