很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet、Alexnet、G ...
一 介绍 LeNet 模型由Yann LeCun在 年提出,是LeNet多次迭代后的模型,应用于手写数字识别中。 二 模型结构 LeNet 模型结构图 如图所示,LeNet 共包含 层 不包括输入 ,每一层都包含可训练参数 权重 ,输入是 像素的图像。下面逐层介绍LeNet 的结构,卷积层用Cx表示,下采样层则被标记为Sx,全连接层为Fx,其中x是层索引 Layer C :第一个卷积层,得到 个 ...
2020-12-09 19:03 0 559 推荐指数:
很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet、Alexnet、G ...
因为卷积神经网络的经典模型是:Lenet-5实现,只要理解了这个的前向传导过程,基本上就OK了,因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。 输入尺寸:32*32 卷积层:3个 降采样层:2个 全连接层:1个 输出:10个类别(数字0-9的概率) 一、理论阶段 ...
在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别。训练数据采用经典的MNIST数据集。本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据 ...
LeNet5 介绍 LeNet通常就指LeNet5,该网络诞生于1998年,作者是Yann LeCun,当初被设计用来识别手写数字,是最早的CNN网络之一,被后续学者奉为经典,该论文的下载地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download ...
LeNet-5包含于输入层在内的8层深度卷积神经网络。其中卷积层可以使得原信号特征增强,并且降低噪音。而池化层利用图像相关性原理,对图像进行子采样,可以减少参数个数,减少模型的过拟合程度,同时也可以保留一定的有用信息。 图一 ...
VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻。VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军。虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用。由于对VGG的讨论网上 ...
http://blog.csdn.net/maxiao1204/article/details/65653781 LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年,是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始,在许多次成功的迭代后,这项由 Yann ...
经典的CNN网络模型概述 接下来几天,将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍。大概做个摘要。这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的。 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力,可以应用到 ...