卷积神经网络CNN---LeNet

已于 2022-04-13 21:01:25 修改
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文章标签： 深度学习 卷积神经网络
于 2022-04-13 14:25:32 首次发布
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LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，这个模型是识别图像中的手写数字。

论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

年份：1998

一、模型简介：

LeNet是一个七层的网络。不包括输入层，输入层的图片是32*32大小。包括有两个卷积层，标记为C；两个池化层，标记为S；三个全连接层，标记为F。

模型的简化图：

网络所采用的激活函数是sigmoid函数。

与卷积核卷积后输出的图片大小计算方式：(输入的尺寸 - 卷积核的尺寸) / 卷积的步长 +1。卷积的步长(stride)表示卷积核每次移动的步数，在不做说明的情况下，移动的步数默认为1。

二、层详细介绍

1、C1卷积层

（1）图片变化

        这个是网络的第一层，第一次卷积运算。采用的是6个5*5的卷积核，会得到六个feature map，feature map的大小是（32-5）/ 1 + 1 = 28。所以经过第一层卷积后得到的是6个28*28的特征图。

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