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-5
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 模型結構: LeNet 共有 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FeatureMap通過一種卷積濾波器提取輸入的一種特征，然后每個FeatureMap有多個神經元。 C 層是一個卷積層 輸入圖片： ...
2018-12-23 21:06 0 801 推薦指數：
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