CNN LeNet-5模型 学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-24 11:33:36 发布
最新推荐文章于 2025-05-24 11:33:36 发布
阅读量944 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： DL 文章标签： cnn lenet-5
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dlphay/article/details/57434341
本文详细介绍了经典的卷积神经网络模型LeNet-5。该模型通过局部感受野、权重共享及时间与空间的亚采样等核心思想进行特征提取。文章概述了LeNet-5的实现框架，包括输入层、两个卷积层、两个下采样层、一个全连接层以及输出层。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

模型：LeNet-5

核心思想：局部感受野，权值共享，时间和空间的亚采样

实现框架：

第一层：INPUT

第二层：C1层（卷积层1）

第三层：S2层（下采样层1）

第四层：C3层（卷积层2）

第五层：S4层（下采样层2）

第六层：C5层（卷积层3）

第七层： F6层

第八层：OUTPUT

    



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...
CNN学习笔记之LeNet-5模型各层参数理解
Fireman1994的博客
11-28 4035
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
CNN：LeNet-5
lvfeiya的博客
01-15 509
LeNet-5共包含8层 ![在这里插入图片描述](https://img- C1层是一个卷积层，由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入为55的邻域相连。特征图的大小为2828，这样能防止输入的连接掉到边界之外（32-5+1=28）。C1有156个可训练参数（每个滤波器55=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(55+1)6=156个参数），共156(...
一文彻底搞懂CNN - 手写数字识别（LeNet-5）
最新发布
2503_90237586的博客
05-24 597
传统方法局限性：传统模式识别方法依赖于手工设计的特征提取器，这些方法在处理复杂图像数据时存在局限性，如无法有效应对图像中的平移、形变和扭曲等变化。全连接网络的不足：全连接网络虽然可以作为分类器，但在处理图像数据时存在两个问题：一是参数过多，导致训练困难；二是忽略了输入数据的拓扑结构（如图像的空间相关性）。​。
CNN系列学习（一）：LeNet-5
lighten-1996的博客
12-24 413
PDF下载 LeNet-5网络是由LeCun等人在1998年提出，用于解决手写数字识别，由于提出了卷积与池化这一概念，为后来卷积神经网络的发展奠定了基调。 网络结构如图： 可以看到，网络输入是一个一维的32x32大小的图片，通过5x5的卷积核，经过6个特征通道，输出的到28x28x6的feature maps,通过2x2的下采样池化后图片大小降至14x14x6，然后用5X5的卷积核卷积的同时再将6...
深度学习----CNN的数字识别之LeNet-5
樱花落瓣
08-03 4516
一、介绍 二、LeNet-5 2.1、简介 2.1、各层详解 1. C1卷积层 2. S2 下采样层（Pooling） 3. C3层 卷积层 4. S4层 Pooling层 5. C5 卷积层 6. F6 全连接层 7. 输出层 一、介绍          &nbs...
CNN-LeNet
猪逻辑公园
06-25 390
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...
【论文笔记】LeNet-5
m0_46323012的博客
01-13 773
论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 一、前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 LeNet5 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，全链接层。是其他深度学习模型的基础。 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feat
LeNet-5模型——笔记
qq_27379617的博客
11-11 822
LeNet-5是一个典型的用于字符识别的CNN结构，出于好奇和对经典的敬畏，就去了解了一下LeNet-5 有兴趣可以看看这篇经典的论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 我这里不是对LeNet5的严谨解析哈，只是我个人的学习笔记，有任何问题请多多指教~欢迎多些交流哈~。文中也用到了其他博客的图片，嫌麻烦没标注出处，如...
CNN-GRU混合模型学习笔记
weixin_54372988的博客
09-03 959
和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。阶段：使用更新门控z，z的范围为0~1，门控信号越接近1，代表”记忆“下来的数据越多；而越接近0则代表”遗忘“的越多。遗忘了多少权重（z），我们就会使用包含当前输入的h撇 中所对应的权重进行弥补（1-z）。r为控制重置的门控，z为控制更新的门控，sigmoid函数为门控信号，将数据变换为0-1内的数值。将h`添加到当前的隐藏状态，相当于记忆了当前时刻的状态，类似于LSTM的选择记忆阶段。
深度学习中Caffe使用的著名手写体识别模型LeNet-5解读及学习笔记
LeNet-5模型在Caffe中的应用也为我们提供了一个很好的学习案例。通过分析LeNet-5模型的代码实现和运行结果，我们可以更好地理解卷积神经网络的工作原理和实现方式。在对LeNet-5模型进行实际应用和调试的过程中，我们...
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-5结构的卷积神经网络-CNN.zip
04-17
超简明网课的CNN经典代码，实现了LeNet-5结构，相关博文链接可以参考如下：「https://blog.youkuaiyun.com/u013684446/article/details/105575942」。代码质量高，下载后直接运行即可
CNN——LeNet
weixin_64924692的博客
01-03 1287
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。。
fit（）函数参数
热门推荐
weixin_45589945的博客
09-15 1万+
model.fit（）函数参数含义 fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0) x：输入数据。模型只有一个输入，x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，lis
tensorflow实现CNN—— LeNet5
kunshanyuZ的博客
01-13 879
# -*- coding: utf-8 -*- """ tensorflow实现CNN ——> LeNet5 """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data minist = input_data.read_data_sets('MNIST_data'
CNN网络经典之作-LeNet5详解
Ango_的专栏
04-21 883
LeNet5 介绍 LeNet通常就指LeNet5，该网络诞生于1998年，作者是Yann LeCun，当初被设计用来识别手写数字，是最早的CNN网络之一，被后续学者奉为经典，该论文的下载地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=054E02BBBFEFE6B1C98D119DC503F6A7?doi=10.1.1.42.7665&rep=rep1&type=pdf 在加拿大瑞尔森大学的官网上，有一个LeNet
初涉LeNet5处理mnist (CNN卷积神经网络)
knowfarhhy
07-20 947
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import numpy as np #输入节点个数 INPUT_NODE = 784 #输出节点个数 OUTPUT_NODE = 10 #图片的尺寸 IMAGE_SIZE = 28 #通道数 NUM_CHANNEL
CNN卷积神经网络之LeNet-5原理与实战
每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负
04-18 865
CNN卷积神经网络之LeNet-5原理与实战
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值