原文:CNN經典模型之LeNet5模型

一 介紹 LeNet 模型由Yann LeCun在 年提出,是LeNet多次迭代后的模型,應用於手寫數字識別中。 二 模型結構 LeNet 模型結構圖 如圖所示,LeNet 共包含 層 不包括輸入 ,每一層都包含可訓練參數 權重 ,輸入是 像素的圖像。下面逐層介紹LeNet 的結構,卷積層用Cx表示,下采樣層則被標記為Sx,全連接層為Fx,其中x是層索引 Layer C :第一個卷積層,得到 個 ...

2020-12-09 19:03 0 559 推薦指數:

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大話CNN經典模型LeNet

很多變種,其中有幾個經典模型CNN發展歷程中有着里程碑的意義,它們分別是:LeNet、Alexnet、G ...

Fri Apr 06 06:52:00 CST 2018 0 1524
CNN網絡--LeNet5

因為卷積神經網絡的經典模型是:Lenet-5實現,只要理解了這個的前向傳導過程,基本上就OK了,因此我們后面主要講解Lenet-5的實現。 輸入尺寸:32*32 卷積層:3個 降采樣層:2個 全連接層:1個 輸出:10個類別(數字0-9的概率) 一、理論階段 ...

Sun Sep 03 04:06:00 CST 2017 0 6446
PyTorch實戰:經典模型LeNet5實現手寫體識別

在上一篇博客CNN核心概念理解中,我們以LeNet為例介紹了CNN的重要概念。在這篇博客中,我們將利用著名深度學習框架PyTorch實現LeNet5,並且利用它實現手寫體字母的識別。訓練數據采用經典的MNIST數據集。本文主要分為兩個部分,一是如何使用PyTorch實現LeNet模型,二是實現數據 ...

Fri Dec 28 00:53:00 CST 2018 0 1836
CNN網絡經典之作-LeNet5詳解

LeNet5 介紹 LeNet通常就指LeNet5,該網絡誕生於1998年,作者是Yann LeCun,當初被設計用來識別手寫數字,是最早的CNN網絡之一,被后續學者奉為經典,該論文的下載地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download ...

Sun Mar 06 17:47:00 CST 2022 0 1863
經典卷積網絡模型LeNet模型筆記

  LeNet-5包含於輸入層在內的8層深度卷積神經網絡。其中卷積層可以使得原信號特征增強,並且降低噪音。而池化層利用圖像相關性原理,對圖像進行子采樣,可以減少參數個數,減少模型的過擬合程度,同時也可以保留一定的有用信息。                            圖一 ...

Sat Mar 10 01:31:00 CST 2018 0 2480
CNN經典模型VGG

VGG是一個很經典CNN模型,接觸深度學習的人大概都有所耳聞。VGG在2014年被提出並拿來參加ImageNet挑戰賽,最終實現了92.3%的正確率,得到了當年的亞軍。雖然多年過去,又有很多新模型被提出,但是由於VGG簡單優美的結構和穩定的性能,它現在仍然被廣泛學習和使用。由於對VGG的討論網上 ...

Fri Jan 11 04:14:00 CST 2019 0 2199
CNN幾種經典模型比較

http://blog.csdn.net/maxiao1204/article/details/65653781 LeNet5 LeNet5 誕生於 1994 年,是最早的卷積神經網絡之一,並且推動了深度學習領域的發展。自從 1988 年開始,在許多次成功的迭代后,這項由 Yann ...

Sat Oct 21 01:20:00 CST 2017 0 1484
經典CNN網絡模型概述

經典CNN網絡模型概述 接下來幾天,將把自己最近讀的關於圖片分類的經典網絡模型論文整理一遍。大概做個摘要。這些論文都是在imagenet上1.2 million數據訓練出來的。 由於從這些預訓練的網絡訓練的deep feature有良好的泛化能力,可以應用到 ...

Fri Mar 01 23:43:00 CST 2019 0 1468
 
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