LeNet-5詳解
一、前言 LeNet-5出自論文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 本文將從卷積神經網絡結構的基礎說起，詳細地講解每個網絡層。 論文下載：請到文章結尾處下載 ...
原文：LeNet詳解
LeNet 是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構：輸入的二維圖像，先經過兩次卷積層到池化層，再經過全連接層，最后使用softmax分類作為輸出層。關於CNN參見：https: blog.csdn.net qq article details LeNet 這個網絡雖然很小，但是它包含了深度學習的基本模塊：卷積層，池化層，全連接層。是其他深度學習模型的基礎， 這里我們對LeNet 進行深入分析 ...
2018-09-16 10:13 0 8692 推薦指數：
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轉自 http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/71076261 LeNet論文翻譯 由於LeNet這篇論文篇幅較長，這里只翻譯了我認為對理解CNN很關鍵的第二章的A和B，這部分闡述了CNN的三個重要思想。下面就是第二部分的翻譯 ...
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LeNet-5是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構：輸入的二維圖像，先經過兩次卷積層到池化層，再經過全連接層，最后使用softmax分類作為輸出層 模型結構: LeNet-5共有7層（不包含輸入層），每層都包含可訓練參數；每個層有多個Feature Map，每個 ...
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LeNet 1998年，LeCun提出了第一個真正的卷積神經網絡，也是整個神經網絡的開山之作，稱為LeNet，現在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如圖1.1所示。它的主要特征是將卷積層和下采樣層相結合作為網絡的基本機構，如果不計輸入層，該模型共7層，包括2個卷積層，2個下采樣層 ...