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 ...
一 前言 网络有 层 不考虑没有参数的层,所以是LeNet ,包含 个卷积层, 个池化层, 个全连接层,No padding。 LeNet Gradient Based Learning Applied to Document Recognition 是 年提出的 专注于银行手写体识别的卷积神经网络。因此, 输入是单通道的灰度图像,图像 分辨率不高。 当时人们 不使用padding,共 包含 k ...
2020-02-07 16:49 0 275 推荐指数:
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 ...
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 ...
LeNet-5是由 Yann LeCun 等人于1998年提出的,是一个用于识别手写数字的网络,其网络结构图 ...
github博客传送门 csdn博客传送门 参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1层(卷积层):6@28×28 (1)特征图大小 ->(32-5+1)×(32-5+1)= 28×28 (2)参数 ...
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论文题目:Densely Connected Convolutional Networks 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 源码地 ...
论文题目:Deep Residual Learning for Image Recognition 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 源码地址:h ...