经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式： 输出层 -> （卷积层+ -> 池化层？）+ -> 全连接层+ 上述公式中，“+”表示一个或者多个，“？”表示一个或者零个，如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层，“池化层？”表示一个或者零个池化层。“->”表示 ...
原文：LeNet-5 卷积神经网络结构图
LeNet 是Yann LeCun在 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 就相当于编程语言入门中的 Hello world 。 但是很奇怪的，原本设计之初的目的是用来识别手写体数字的，但是作者在论文中的插图却是用的字母来表示的，因此很容易误导新手。于是，笔者完全按照原图的 ...
2019-05-08 09:28 0 2425 推荐指数：
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