LeNet 各层

手写文档识别网络结构

最新推荐文章于 2022-07-05 09:15:02 发布

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Gradiend-based learning Applied to Document Reconition点击打开链接

http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf

 输入层 32X32

 C1 
  6@28X28 Convolutions 核大小 6@5x5 ，pad=0，slide=1; 156个参数，122304（28x28*6(5x5+1)个连接。

 S2 
  6@14X14 Subsampling 6@2*2,slide=2; 5580连接，14x14x6x（4+1）个链接

 C3 
  16@10X10 Convolutions 16@5*5,slide=1; 参数个数：6*10*25+16,连接个数

 6*10*（25+1）此层的核连接不是全连接，是稀疏连接，打破对称性，减少参数个数。

 S4 
  16@5X5 Subsampling 16@2*2,slide=2; 5x5x16x(4+1)

 C5 120 Full conection 1*1*120*16(5*5)+120

 F6 84 Full connection 120*84+84

 OUTPUT 10 Gaussian connections

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卷积层和池化层输出特征图大小的计算——以LeNet模型为例

t18438605018的博客

12-05

7414

1.LeNet网络模型结构本文咱们以LeNet网络为例，介绍一下，如何卷积层和池化层输出特征图的大小。 LeNet算上输入层，有八层。分别是：输入层INPUT、C1卷积层、S2池化层（或者叫下采样）、C3卷积层、S4池化层（或者叫下采样）、C5卷积层、F6全连接层和最后一层输出层OUTPUT。 LeNet各层，输入图像大小、卷积核大小、步长和通道数以及输出图像大小，如本图所示。 2.特征图大小的计算卷积层和池化层采用不同的公式。 a.卷积层 a.池化层解释：OutSize为输出图像大小，

经典CNN之：LeNet介绍

daydayup_668819的博客

04-13

6万+

手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。 LeNet5的网络结构示意图如下所示： LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用Ci表示，子采...

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lenet-5 各层分析

yangyu222的专栏

11-26

880

1.首先确定一下，CNN 和 DNN 最大的区别只有局部连接和权值共享。其他任何的变化都可以归为这两点。 2.声明几个符号 IH input高 IW input宽 OH output 高 OW ouput 宽 IC input channel OC output channel F 卷积核高和宽 P input padding S 滑动步长 3 网络结构 Input -&...

卷积神经网络模型之——LeNet网络

qq_55766991的博客

07-05

4904

LeNet原文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/726791 LeNet可以说是卷积神经网络的“HelloWorld”，它通过巧妙的设计，利用卷积、池化等操作提取特征，再使用全连接神经网络进行分类。Lenet是一个 7 层的神经网络（不包含输入层），包含 3 个卷积层，2 个池化层，2 个全连接层。它的网络结构图如下所示：第0层：输入输入的原始图像大小是32×32像素的3通道图像。C1是一个卷积层，卷积核大小为5，输入大小为3X32X32，

DAY3：LeNet网络架构简介

weixin_52121118的博客

08-10

3529

一、LeNet介绍 LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，是Yann LeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，是一种用于手写体字符识别非常高效的网络。一般LeNet即指代LeNet-5。LeNet网络包括了深度学习的基本模块：卷积、池化、全连接层。二、LeNet网络架构 LeNet-5由七层组成（不包括输入层），每一层都包含可训练权重。通过卷积、池化等操作进行特征提取，最后利用全连接实现分类识别，下面是他的网络结构示意图： C：卷积层 S：池化层 F：全连接

LeNet网络模型各层及参数解读

青天白鹭的博客

05-01

5799

最近开始学习深度学习，先从各种网络模型开始学起！一、先详细讲解最简单的LeNet网络（采用最常见的LeNet网络图形和BP算法的求解过程：） 1.LeNet-5含输入层共有8层，其中C1，C3，C5为卷积层，S2，S4为降采样层，F6为全连接层，还有一个输出层。每一个层都有多个Feature Map（每个Feature Map中含有多个神经元），输入通过一种过滤器作用，提取输入的一种特征，得到

LeNet-5.rar_LeNet-5模型_LeNet模型 PPT_lenet_lenet识别_神经网络

07-15

4. **全连接层（Fully Connected Layers）**：LeNet-5有两个全连接层，第一层有120个神经元，第二层有84个神经元，它们将卷积和池化层得到的特征映射转化为全局特征向量。 5. **输出层（Output Layer）**：最后是一...

LeNet

01-06

使用全连接层的局限性：图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。使用卷积层的优势：卷积层保留输入形状。 ...

经典神经网络学习笔记之LeNet（附带代码）

u014509577的博客

02-25

4654

本文是对经典论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”的阅读笔记之一，主要介绍LeNet的结构以及参数个数的计算，结合“DeepLearning for Computer Vision with Python starter bundle”所介绍的原理和实验所写。笔者才疏学浅，还望指教。一、理论部分 ...

lenet5源码，不用CNN框架，使用python语言完全实现lenet5全7层

03-18

完全实现lenet5全7层，为了更好的理解代码，需要提前了解下面的知识 1, lenet5的7层结构，包括每一层的含义和参数个数，重点是c2到s3层的部分连接原理 2, 了解卷积求导，pool求导，全连接层求导，softmax求导

LeNet-5论文完整版

04-23

LeNet-5论文英文原版，模型可用于手写数字识别，文字清晰。

LeNet网络详解

Louie_0的博客

03-02

3530

1998年，LeCun用BP算法训练LeNet5网络，标志着CNN的真正面世。 LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。 LeNet-5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层，是其他深度学习模型的基础。这里我们对LeNet-5进行深入分析。同时，通过实例分析，加深对与卷积层和池化层的理解。 LeNet-5共有7...

卷积神经网络：LeNet-5

weixin_45873017的博客

12-14

1万+

2021SC@SDUSC LeNet-5卷积神经网络的整体框架：特征映射：一幅图在经过卷积操作后得到结果称为特征图。 LeNet-5共有8层，包含输入层，每层都包含可训练参数；每个层有多个特征映射(，每个特征映射通过一种卷积核（或者叫滤波器）提取输入的一种特征，然后每个特征映射有多个神经元。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一个降采样层，利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息。计算公式：输入图像的大小为nxn，卷积核的

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之LeNet-5卷积参数个人理解

热门推荐

qiaofangjie的专栏

11-19

10万+

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列的地址是http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8781543,里面举了一个卷积例子用来说明参数. 一个典型的例子说明一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5（效果和paper等见这）。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。能够达到

神经网络之LeNet结构分析及参数详解

Genius_zz的博客

10-13

2万+

LeNet整体网络结构： LeNet一共有7层（不包括输入层）输入层：输入图像的大小为32*32，这要比mnist数据库中的最大字母（28*28）还大。作用：图像较大，这样做的目的是希望潜在的明显特征，比如笔画断续，角点等能够出现在最高层特征监测子感受野的中心。其他层： C1，C3，C5为卷积层，S2，S4为降采样层

CNN学习笔记之LeNet-5模型各层参数理解

Fireman1994的博客

11-28

4051

LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集上，LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5 模型共有7层，如下图所示：第1层卷积

1.CNN学习笔记——理解结构，LeNet5介绍

Kaido0的博客

11-14

3万+

卷积神经网络CNN的结构理解，LeNet5介绍

深度学习介绍（三）LeNet

诗酒年华

04-08

3176

卷积神经网络卷积神经网络（CNNs）是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一种多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者其它形式的变形具有高度不变性。 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高BP算法的训练性能。CNNs作为一个深度学习架构提出是为了最小化数据的预处理要

以LeNet为例，关于CNN网络结构学习的一点小笔记

guanzheng9996的博客

07-14

318

注：以下内容并不是要解释什么东西，只是单纯供自己记住的小笔记，方便以后查看1. COV层的作用是学习输入的特征表示，卷积核计算特征映射，每个卷积核与input图像卷积会产生一个特征图，每个特征映射对应一种特征。通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。除了第一次卷积以外，其余卷积的时候会用前一层得到的全部或部分特征图加权组合后再与卷积核卷积。神经元的个数=feature map数*特征图大...

lenet网络是几层