经典网络LeNet5看卷积神经网络各层的维度变化

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经典网络LeNet5看卷积神经网络各层的维度变化

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c…

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？？？

https://blog.csdn.net/saw009/article/details/80590245 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→全连接层数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) 术语解释:参数→权重w与偏置b 连…

第十三节，卷积神经网络之经典网络LeNet-5、AlexNet、VGG-16、ResNet(三)(后面附有一些网络英文翻译文章链接)

一实例探索上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算…

[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络2.2经典网络

4.2深度卷积网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [LeNet]--Lécun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11):2278-2324. [AlexNet]--Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Ima…

数据挖掘、目标检测中的cnn和cn---卷积网络和卷积神经网络

content 概述文字识别系统LeNet-5 简化的LeNet-5系统卷积神经网络的实现问题深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列…

吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（二）

经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络.网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增.AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数. 从中我们可以学习到随着网络深度增加,模型的效果能够提升.另外,VGG网络虽然很深,但是其结构比较规整.每经过一次池化层(过滤器大小为2,步长为2),图像的长度和宽度折半:每经过一次卷积层,输出数据的channel数量加倍,即卷积层中过滤器(filter)的数量. 残差网络(ResNet) 由于存在梯度消失与梯…