一、介绍 LeNet5模型由Yann LeCun在1998年提出，是LeNet多次迭代后的模型，应用于手写数字识别中。 二、模型结构 LeNet5模型结构图 如图所示，LeNet5共包含7层（不包括输入），每一层都包含可训练参数（权重），输入是32×32像素的图像。下面逐层介绍 ...

VGG是一个很经典的CNN模型，接触深度学习的人大概都有所耳闻。VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛，最终实现了92.3%的正确率，得到了当年的亚军。虽然多年过去，又有很多新模型被提出，但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能，它现在仍然被广泛学习和使用。由于对VGG的讨论网上 ...

　　LeNet-5包含于输入层在内的8层深度卷积神经网络。其中卷积层可以使得原信号特征增强，并且降低噪音。而池化层利用图像相关性原理，对图像进行子采样，可以减少参数个数，减少模型的过拟合程度，同时也可以保留一定的有用信息。 　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图一 ...

小白的经典CNN复现系列（一）：LeNet-1989 之前的浙大AI作业的那个系列，因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到，所以我们先换一个系列开始更新博客，就是现在这个经典的CNN复现啦(｡･ω･｡) 在开始正式内容之前，还是有些小事情提一下，免得到时候评论区的dalao们对我进行严格 ...

参考了： https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618 LeNet 参考：https ...

LeNet5 介绍 LeNet通常就指LeNet5，该网络诞生于1998年，作者是Yann LeCun，当初被设计用来识别手写数字，是最早的CNN网络之一，被后续学者奉为经典，该论文的下载地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download ...

http://blog.csdn.net/maxiao1204/article/details/65653781 LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始，在许多次成功的迭代后，这项由 Yann ...

经典的CNN网络模型概述 接下来几天，将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍。大概做个摘要。这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的。 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力，可以应用到 ...