LeNet简介

最新推荐文章于 2024-07-15 22:06:43 发布
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本文介绍了LeNet神经网络的基本概念及其在图像识别领域的应用。LeNet是一种早期的卷积神经网络模型，为后续更复杂的深度学习模型奠定了基础。

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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
经典CNN之：LeNet介绍
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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...
Lenet
静谧、淡雅
02-20 495
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*...
深度神经网络LeNet介绍
06-02 2906
# 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.
LeNet的介绍与实现
程序员养成日记
05-19 545
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) ...
CNN经典网络模型（一）：LeNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
qq_43307074的博客
10-01 2万+
CNN经典网络模型之一：LeNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
基于pynq实现Lenet（1）LeNet简介
m0_56090952的博客
03-21 787
本次在pynq上实现的lenet网络为28x28输入，到6个5x5的卷积核，输出6x24x24的特征图（feature map），再到最大池化层（2x2size）输出6x12x12的特征图，输入到16个6x5x5的卷积核，输出16x8x8的特征图，再到最大池化层（2x2size）输出16x4x4的特征图，最后经过三个全连接输出（120，84，10）。池化其实是一个下采样的过程，用来缩小高、长方向的尺寸，减小模型规模，提高运算速度，简单来说，就是为了提取一定区域的主要特征，并减少参数数量，防止模型过拟合。
LeNet入门和Pytorch实现
zs_dolphin的专栏
07-15 630
LeNet是一系列网络的合称，包括LeNet1-LeNet5，是卷积神经网络的开山之作。LeCun YLeCun Y2018 年，LeCun因深度学习的研究贡献，与 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 共同获得了计算机科学最高荣誉图灵奖。
LeNet
01-06
卷积神经网络： 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。 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 LeNet模型： LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。如图： 图中6@代表的是使用了6个不同的卷积核，在原图像上卷积之后就得到6个特征图 ，其中参数个数为（5*5+1）*6，1为偏置参数 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后
对经典CNN之：LeNet的详细介绍
qq_28121773的博客
11-26 476
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。 ...
卷积神经网络（LeNet）
泛红尘的博客
04-25 2923
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。LeNet是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人在1998年提出，用于手写数字的识别。本文将介绍LeNet的结构、原理和实现。本文介绍了LeNet的结构、原理和实现，LeNet是卷积神经网络的基础，其结构简单、效果明显，是深度学习入门的良好选择。
LeNet算法
最新发布
03-18
### LeNet算法简介 LeNet 是一种经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），由 Yann LeCun 等人在20世纪90年代提出，主要用于解决手写字符识别问题[^2]。它的核心版本——LeNet-5 成为了深度学习发展史上的里程碑之一。 #### 原理概述 LeNet 的工作原理基于卷积操作来自动提取图像中的空间特征。具体来说： 1. **卷积层**：负责局部感受野内的特征检测，能够捕捉边缘、纹理等低级特征。 2. **池化层**：通过降采样减少数据维度，从而降低计算复杂度并增强模型的鲁棒性。 3. **全连接层**：将前面提取到的空间特征映射至类别标签，完成最终分类任务。 整个流程体现了从原始像素输入逐步抽象成高级语义表示的过程[^5]。 #### 结构分析 LeNet-5 架构总共包含五个主要部分以及两轮子模块重复使用机制： - 输入图片尺寸通常设定为 \(32 \times 32\) 单通道灰阶图； - C1 层是一个大小为 \(6@28\times28\) 的卷积核组构成的第一层卷积层； - S2 表示平均值或最大值池化的下采样处理阶段； - C3 和 S4 继续沿用类似的模式加深网络层次； - F5 到 F7 则代表最后三步密集型运算单元即传统意义上的多层感知器MLP组件[^1]。 以下是 Python 中实现的一个简化版 LeNet-5 模型代码片段: ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 上述代码定义了一个标准形式下的小型卷积神经网路实例对象 `LeNet` ，适用于 MNIST 数据集的手写数字辨识场景。 #### 训练过程 利用反向传播算法调整权重参数以优化目标函数是最常见的做法。该技术先执行一次完整的前馈传递得到预测结果；接着依据损失评估差异程度启动梯度下降更新策略直至满足收敛条件为止[^3]。 --- ###
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