. LeNet class LeNet nn.Module : def init self : super LeNet, self . init , , layer nn.Sequential layer .add module conv , nn.Conv d , , , , , layer .add module pool , nn.MaxPool d , , , self.layer la ...
2020-02-28 16:32 0 1276 推荐指数：
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32*32 卷积层：2个 降采样层(池化层)：2个 全 ...
forward 方向。 下面将分别介绍 LeNet-5、AlexNet 和 VGG-16 结构。 ...
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 ...
GoogleNet： Inception模块：设计了一个局部网络拓扑结构，然后堆放 ...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述，这里为了学习MXNet的库 ...
参考了： https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618 LeNet 参考：https ...
CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper，当时提到，2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服 ...
LeNet – 5网络 网络结构为： 输入图像是：32x32x1的灰度图像 卷积核：5x5，stride=1 得到Conv1：28x28x6 池化层：2x2，stride=2 （池化之后再经过激活函数sigmoid） 得到Pool1：14x14x6 卷积核：5x5，stride ...
