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. ...

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 ...

1 数据集 Mnist 数据集是一个手写数字图片数据集，数据集的下载和解读详见 Mnist数据集解读 。 这里为了对接 pytorch 的神经网络，需要将数据集制作成可以批量读取的 tensor 数据。采用 torch.utils.data.Dataset 构建。 data.py 总体 ...

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非 ...

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 ...

http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...

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-5共有7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 ...

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 ...