经典CNN之：LeNet介绍

最新推荐文章于 2025-04-04 05:33:38 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： LeNet 深度学习 CNN
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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：
这里写图片描述
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，子采样层（pooling，池化）用Si表示，全连接层用Fi表示。下面逐层介绍其作用和示意图上方的数字含义。
1、C1层（卷积层）：6@28×28
该层使用了6个卷积核，每个卷积核的大小为5×5，这样就得到了6个feature map（特征图）。
（1）特征图大小
每个卷积核（5×5）与原始的输入图像（32×32）进行卷积，这样得到的feature map（特征图）大小为（32-5+1）×（32-5+1）= 28×28

卷积核与输入图像按卷积核大小逐个区域进行匹配计算，匹配后原始输入图像的尺寸将变小，因为边缘部分卷积核无法越出界，只能匹配一次，匹配计算后的尺寸变为Cr×Cc=（Ir-Kr&#

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经典 CNN 架构演进：LeNet 到 ResNet
轻口味的专栏
05-10 706
卷积神经网络（CNN）的演进历程从LeNet-5的初步探索到ResNet的深度创新，展现了深度学习在图像识别领域的重大突破。LeNet-5作为最早的CNN模型，成功应用于手写数字识别，奠定了端到端图像识别的基础。AlexNet通过引入ReLU激活函数、Dropout正则化等创新，大幅提升了模型性能，推动了深度学习的复兴。VGGNet通过统一使用3x3卷积核，展示了深层网络的有效性。GoogLeNet则通过Inception模块实现了多尺度特征融合，显著降低了参数量。ResNet通过残差连接解决了深层网络的退
一文读懂LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？
马飞头秃了吗？
07-22 4497
READING is better than SEX 文章目录READING is better than SEX什么是CNN？LeNetAlexNet 什么是CNN？ 要想知道什么LeNet、AlexNet…那就必须先明白什么是CNN CNN（Convolutional neural network） →\to→ 卷积神经网络，是当代Computer Vision中经常使用的一种网络模型。 CNN中有对图像的几大基础操作，卷积、池化、以及卷积核的size和stride，最后还有应用的act，也就是激活函数
LeNet 神经网络
晓野豬
06-07 1976
  LeNet 原是 LeNet1 - LeNet5 这系列网络的合称，但现在所说的 LeNet 则一般特指 LeNet5 (后文统一称为 LeNet)。LeNet 是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中提出的 ，设计之初只是用于手写数字的识别，到如今已成为卷积神经网络的 HelloWorld。受限于计算机的算力不足，加之支持向量机 (核学习方法) 的兴起，CNN 方法并未成为当
新的轻量级模型 LSNet: 见大聚小（See Large, Focus Small） CVPR 2025
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u014546828的博客
04-04 1921
具体而言，将x_i的第c个通道记为x_ic（属于第g组），通过N_{K_S}(x_ic)与w^∗_ig∈R^{K_S×K_S}的卷积运算获得其聚合特征表示y_ic。LS卷积的计算主要包含三部分：P_ls中的逐点卷积、P_ls中K_L×K_L的深度卷积，以及A_ls中K_S×K_S的卷积聚合。​（N_{K_L}(x_i)表示以x_i为中心的K_L×K_L邻域）。{K_S}(x_i)**​（表示以x_i为中心的K_S×K_S邻域）。，其上下文区域是以x_i为中心的K×K邻域，记为N_K(x_i)。
CNN经典网络模型详解LeNet（LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5最详细, Boosted LeNet-4）发展和过程
qq_55433305的博客
10-30 3761
CNN经典网络模型详解LeNet（LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5最详细, Boosted LeNet-4）发展和过程。
CNN模型简单介绍(LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN)
01-16
CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。
LeNet的介绍与实现
程序员养成日记
05-19 533
Pytorch Tensor的通道顺序[batch, channel, height, width] Cifar-10图像(彩色)：3x32x32 class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) ...
对经典CNN之：LeNet的详细介绍
qq_28121773的博客
11-26 464
原博客 个人一直纠结的是第二个卷积层，为什么从6@1414变成了16@1010。为什么突然就成6个图变成16个图，倍数对不上。其实是通过了1个核对多个（3 or 4）特征图进行了卷积。然后就得到16个特征提取的结果。 ...
LeNet简介
ziyubiti的专栏
10-11 969
见个人博客： https://ziyubiti.github.io/2016/10/08/lenetintro/
深度神经网络LeNet介绍
06-02 2858
# LeNet介绍 参考： - [经典CNN之：LeNet介绍](https://blog.youkuaiyun.com/daydayup_668819/article/details/79932548) - [深度学习 --- 卷积神经网络CNN（LeNet-5网络详解）](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42398658/article/details/84392845) **一、基本概念** **1、感受野、权值共享和池化** 卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（Lo.
深入理解CNN网络：LeNet5深度学习模型训练
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是最为重要和广泛应用的深度学习模型之一，尤其在图像识别和处理领域内取得了革命性的进展。 CNN网络之所以在图像处理领域受到青睐，关键在于其能够自动...
经典CNN模型综述：LeNet到ResNet研究论文整理
LeNet-5是由Yann LeCun等人在1998年提出的，是最早成功的卷积神经网络之一，它直接推动了卷积网络在图像识别中的应用。LeNet-5的结构由多个卷积层、池化层（subsampling层）和全连接层组成。网络的输入层通常是32x32...
Lenet
静谧、淡雅
02-20 488
LeNet5诞生于1994年，由Yann LeCun提出，充分考虑图像的相关性。当时结构的特点如下： 1）每个卷积层包含三个部分：卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid） 2）MLP作为最终的分类器 3）层与层之间稀疏连接减少计算复杂度 LeNet-5中主要的有卷积层、下抽样层、全连接层3中连接方式。 Input Layer：1*32*...
CNN-LeNet
猪逻辑公园
06-25 374
LeNet-5模型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。LeNet-5模型一共有7层，下图展示了LeNet-5模型的架构： 第一层，卷积层这一层的输入就是原始的图像像素32*32*1。第一个卷积层过滤器尺寸为...
caffe实例-LeNet简介与mnist实验
weixin_33973600的博客
04-23 137
装好caffe之后，下面我们来跑它自带的第一个例子，在mnist进行实验，参见http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html （1）caffe在mnist自带的是使用leNet的网络结构。 1.简介： LeNet论文是Yan LeCun在1989年的论文Gradient-Based Learning App...
CNN——LeNet
weixin_64924692的博客
01-03 1236
LeNet是Yann LeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。当时，LeNet取得了与支持向量机（support vector machines）性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。LeNet当时被广泛用于自动取款机（ATM）机中，帮助识别处理支票的数字。下面是整个网络的结构图LeNet共有8层，其中包括输入层，3个卷积层，2个子采样层（也就是现在的池化层），1个全连接层和1个高斯连接层。。
LeNet模型简介
ture_dream的博客
11-16 2967
用点击打开链接画出上面的结构图，如上图，联系prototxt可以清晰看到Lenet的网络结构 。 数据源Mnist负责从预处理得到的lmdb数据库里读取图像数据data和标签数据label，图像数据送入后续CNN结构中进行处理。 CNN结构包含卷积层conv(1,2)+下采样层pool(1,2)交替形成的特征层，以及全连接层ip1和ip2(类似于多层感知机结构）。对ip2的输出进一步同
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