LeNet-5详解
一、前言 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。 本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。 论文下载：请到文章结尾处下载 ...
原文：LeNet-5
LeNet 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，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层 模型结构: LeNet 共有 层 不包含输入层 ，每层都包含可训练参数 每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 C 层是一个卷积层 输入图片： ...
2018-12-23 21:06 0 801 推荐指数：
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