经典网络结构（一）LeNet-5
一、 前言 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 ...
原文：LeNet-5网络结构及训练参数计算
经典神经网络诞生记： LeNet， 年 AlexNet， 年 ZF net， 年 GoogleNet， 年 VGG， 年 ResNet， 年 LeNet LeNet 是由 Yann LeCun 等人于 年提出的，是一个用于识别手写数字的网络，其网络结构图如下所示： LeNet 的输入是 的灰度图像，只有一个通道。网络结构包括两组卷积层 池化层的组合，两个全连接层，输出是 维的向量，再通过一个特定 ...
2018-01-30 21:09 0 1103 推荐指数：
相关推荐
LeNet-5网络搭建详解
LeNet-5是由Yann LeCun设计的用于手写数字识别和机器打印字符的卷积神经网络。她在1998年发表的论文《基于梯度学习的文本识别》中提出了该模型，并给出了对该模型网络架构的介绍。如下图所示，LeNet-5共有7层（不包括输入层），包含卷积层、下采样层、全连接层，而其输入图像为32*32. ...
LeNet-5 卷积神经网络结构图
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。可以说，LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world！”。 但是很奇怪的，原本 ...
tensorflow 2.0 学习 （十一）卷积神经网络 （一） MNIST数据集训练与预测 LeNet-5网络
网络结构如下： 代码如下： 训练和测试结果如下： 下次更新CIFAR10数据集与改进VGG13网络 ...
tensorflow2.0——经典网络结构LeNet-5、AlexNet、VGGNet-16
一、LeNet-5 Lenet-5的结构很简单，但是包含神经网络的基本结构，用的是5*5卷积和平均池化，可以用来作为简单的练习，其结构图下： 代码： 二、AlexNet 相较于LeNet-5，AlexNet有比较大的特点 ...
经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
forward 方向。 下面将分别介绍 LeNet-5、AlexNet 和 VGG-16 结构。 ...
yolov5网络结构分析
学习YOLOv5算法，发现搜到的网络结构图不方便自己理解记忆，并且将pt模型转化成onnx之后，模型可视化后差异太大，简直看不出是同一个模型，虽然结果大致相同...，所以整理了一版网络结构图坚固原始模型在心里的地位，并配上yaml网络设置相关代码。 YOLOv5s网络结构 ...