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首先看LeNet5的结构，如下图所示（来自YannLeCun的论文）。对于卷积层，其计算公式为其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量，表示“卷积核”，表示偏置，也就是bias，令卷积核的大小为5*5，总共就有6*（5*5+1）=156个参数，对于卷积层C1...
论文名称：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition开源代码：ganyc717/LeNetLeNet是卷积网络做识别的开山之作，虽然这篇论文的网络结构现在已经很少使用，但是它对后续卷积网络的发展起到了…
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。下面分别介绍每一层的含义。input:在原始的架构中，神经网络的输入是一张32*32的灰度图像，不过这里我们选用的dataset是cifar10，是RGB图像，也就是（32*32...
以上就是lenet5的一些总结，因为较为久远，模型较为简单，就不过多分析，一些具体的细节可以去读一下论文，同样正如Andrew.Ng（吴恩达教授）说的建议精读结构那部分，因为有些论文提到的解决问题，在cpu不断发展的今天已经用不到了。
LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。论文下载：请到文章结尾处下载。二、卷积神经网络
该论文原版中，池化后采用的是sigmoid激活函数。四、总结LeNet-5是一种用于手写体识别的非常高效的卷积神经网络。其结构简单，参数量较少。现在代码的实现与论文描述的不同之处体现为以下四点：卷积方式：不采用论文中描述的不对称卷...
LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。本文将从卷积神经网络结构的基础说起,详细地讲解每...
LeNet5论文论文:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionLecunY,BottouL.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition[J].Proceeding...
现在常用的LeNet-5结构和YannLeCun教授在1998年论文中提出的结构在某些地方有区别,比如激活函数的使用,现在一般使用ReLU作为激活函数,输出层一般选择softmax。2.AlexNet...
我的IT知识库-LeNet论文阅读+LeNet结构以及参数个数计算搜索结果
许多运用它们的成功典范依赖于对神经网络架构的精心设计。作者在这篇文章中重新回顾了最近几年的深度学习背景下神经网络设计的历史。机器之心已经整理了相关论文...
论文解读摘要术语A.卷积网络B.LeNet-5C.损失函数网络结构分析代码实现基于Tensorflow基于Pytorch参考博文Github论文解读论文太长,就挑一些重点的...
最近在看lecun大神的这篇经典文章:“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”,文章较老,但是对于lenet5的一些基础概念讲解浅显易懂,本文主要对lenet5的架...