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 ...
LeNet 介紹 LeNet通常就指LeNet ,該網絡誕生於 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 jsessionid E BBBFEFE B C D DC F A doi . . . . amp rep rep amp ...
2022-03-06 09:47 0 1863 推薦指數:
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 ...
一、介紹 LeNet5模型由Yann LeCun在1998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 LeNet5模型結構圖 如圖所示,LeNet5共包含7層(不包括輸入),每一層都包含可訓練參數(權重),輸入是32×32像素的圖像。下面逐層介紹 ...
先說一個小知識,助於理解代碼中各個層之間維度是怎么變換的。 卷積函數:一般只用來改變輸入數據的維度,例如3維到16維。 Conv2d() 一個小例子: 卷積神經網絡實戰之Lenet5: 下面放一個示例圖,代碼中的過程就是根據示例圖進行 ...
本文介紹以下幾個CNN經典模型:Lenet(1986年)、Alexnet(2012年)、GoogleNet(2014年)、VGG(2014年)、Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一個經典的CNN網絡模型,幾乎所有講 ...
很多變種,其中有幾個經典模型在CNN發展歷程中有着里程碑的意義,它們分別是:LeNet、Alexnet、G ...
第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖,以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡: 下面是改進后的LeNet5網絡: ...
本題解法頗為復雜, 因此謂之"燒腦". 期待有簡單解法的數學愛好者交流討論. 來信請發至: zhaoyin.math@foxmail.com Whitlock 先生在數學課 ...
卷積神經網絡可謂是現在深度學習領域中大紅大紫的網絡框架,尤其在計算機視覺領域更是一枝獨秀。CNN從90年代的LeNet開始,21世紀初沉寂了10年,直到12年AlexNet開始又再煥發第二春,從ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,網絡越來越深,架構 ...