LeNet-5卷积/池化/全连接参数计算

最新推荐文章于 2025-03-24 10:53:41 发布
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卷积/池化/全连接参数计算

以Lenet-5为例子：
LeNet-5
LeNet-5有7层：
C1.卷积+激励
参数的个数为:(fitler+bias) * channel_depth
参数的个数为:(fitler+bias) * channel_depth
S2.池化（降低参数量，降低过拟合）
没有可计算的参数
C3.卷积+激励
LeNet-5的核心：使用不同channel数量的卷积得到不同的feature map，为了降低计算参数(当时GPU性能不高)
LeNet-5的核心：使用不同channel数量的卷积得到不同的feature map，为了降低计算参数(当时GPU性能不高)
如下:6个3层channel+9个4层channel+1层全连接6个channel
6个channel-->>16个channel
S4.池化
没有可计算的参数,池化是减小参数降低计算量
在这里插入图片描述
C5.卷积
提取特征信息，好做FC全连接
在这里插入图片描述
F6.全连接
全连接的数量为(input+bias) x output
在这里插入图片描述
output.输出层
在这里插入图片描述

卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例
strint的专栏
03-09 4万+
卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的，是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个节点的连接共享相同的一组参数。
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
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
Lenet5参数计算详解
weixin_40993979的博客
02-23 3023
LeNet5 输入层：32×32 C1卷积层： 卷积核大小：5×5 卷积核种类：6 输出特征图大小：28×28 计算公式：32-5+1=28 神经元数量：28×28×6 可训练参数：(5×5+1)×6 (每个滤波器5×5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器) 连接数：(5×5+1）×6×28×28=122304 S2池化层(下采样层)： 输入：28×28 6个(C1中的特征图) 采样区域：2×2 采样方式：4个输.
卷积神经网络 - LeNet-5
最新发布
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
03-24 1332
LeNet-5 是卷积神经网络（CNN）的早期代表之一，由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出，主要用于手写数字识别任务（如 MNIST 数据集）。 本文我们从其网络结构、各层功能以及整体设计思想入手理解 LeNet-5。
LeNet-5网络结构及训练参数计算
weixin_30451709的博客
01-30 758
经典神经网络诞生记： 1、LeNet，1998年　　2、AlexNet，2012年　　3、ZF-net，2013年　　4、GoogleNet，2014年　　5、VGG，2014年　　6、ResNet，2015年 LeNet-5 LeNet-5是由 Yann LeCun 等人于1998年提出的，是一个用于识别手写数字的网络，其网络结构图如下所示：...
LeNet5卷积神经网络训练参数（精度0.985）
06-06
LeNet5神经网络模型在手写数字识别中的识别率很高，通过训练得到0.985精度的参数，可以用于训练更高精度的初始参数。其中卷积核选择表(O：true， X: false)： { O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, X, O, O, O, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, X, O, X, O, O, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, X, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O };
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-5 卷积神经网络C语言源码
04-25
3. **全连接层(Fully Connected Layers)**：经过卷积和池化处理后的特征被展平并输入到全连接层，这些层负责将特征转换为分类决策。 4. **激活函数(Activation Functions)**：LeNet-5主要使用Sigmoid激活函数，用于...
基于Python的LeNet-5卷积神经网络的实现（分类）.zip
04-17
3. 定义LeNet-5模型结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。 4. 编译模型，设置损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam或SGD）。 5. 训练模型，定义训练轮数和批次大小。 6. 在验证集上评估模型性能，调整参数以优化...
C++实现LeNet-5卷积神经网络
chennbnbnb的博客
08-11 2167
搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸 花了近10天 程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验 因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻 挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版，第一版也写了1k行，写完才发现，模型错了，只能全删掉重新写 算是一次修行 网络的设计，编代码时的各种考虑，debug记录，我不想整理了...
基于LeNet-5卷积神经网络的车牌字符识别.pdf
09-25
该研究基于LeNet-5模型，通过去除全连接层Fs层和增加卷积层C1和C3层特征图的数目，改进网络结构。同时，通过字符分割、大小归一化、去除噪声、二值化、字符区域居中、去除复杂背景等预处理，构建神经网络模型。结果...
LeNet-5
weixin_30344995的博客
11-07 105
输入图像为32*32 C1：卷积层，滤波器6组5*5，输出28*28 *6 。训练参数（25个unit，1个偏置）。连接数156*28*28。神经元：28*28*6 S2：下采样，一个滤波器2*2,，输出14*14*6。参数6*2=12，（一个权重，一个偏置）。连接数：6*5*14*14=5880。14*14个神经元，过滤器处理一样 C3：卷积，60个滤波器，输出...
CNN-LENET参数计算
qq_39691463的博客
07-28 814
cnn之LeNet5模型参数浅谈 鄙人最近一直在学习cnn，对于cnn基本流程，工作原理和简单的模型代码都比较熟练了，但是对于经典的cnn模型（如LeNet5,inception3）还是知之甚少。本文就先总结浅谈LeNet,下篇文章再论述Inception-3模型。话不多说，上正文 LeNet-5的背景 只需要记住LeNet模型是第一个应用于数字识别问题的卷积神经网络模型，在Mnist数据集上，正确率可达到99.2% lenet模型使用tanh和sigmoid来获得非线性输出，一般在池化层之后引入非线性操
关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考？？？
saw009的博客
06-06 1万+
关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考？？？ 首先图1是LeNet-5的整体网络结构图 图1 LeNet-5结构 该神经网络共有7层（不计输入层），输入图像大小为32×32。 层编号特点：英文字母+数字 英文字母代表以下一种： C→卷积层、S→下采样层（池化）、F→全连接层 ...
卷积神经网络CNN与LeNet5详解(可训练参数量、计算量、连接数的计算+项目实战)
雷恩Layne
07-28 1万+
文章目录神经网络CNN卷积神经网络CNN的由来局部感受野共享权重池化CNN的结构光栅化LeNet5详解LeNet5-C1层LeNet5-S2层LeNet5-C3层LeNet5-S4层LeNet5-C5层LeNet5-F6层LeNet5-OUTPUT层计算公式LeNet5实战定义网络模型初始化模型参数训练测试准确率预测结果 神经网络 神经网络可以看成一个端到端的黑盒，中间是隐藏层(可以很深)，两边是输入与输出层，完整的神经网络学习过程如下： 定义网络结构（指定输入层、隐藏层、输出层的大小） 初始化模型参数
深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解
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happyorg的博客
10-18 11万+
卷积神经网络（ Convolutional Neural Network, CNN）： 是一种常见的深度学习架构，受生物自然视觉认知机制(动物视觉皮层细胞负责检测光学信号)启发而来，是一种特殊的多层前馈神经网络。它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 一般神经网络VS卷积神经网络： 相同点：卷积神经网络也使用
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