定义一个LeNet结构CNN
时间: 2023-10-14 16:04:26 浏览: 43
以下是一个基本的LeNet结构卷积神经网络模型:
1. 输入层(Input Layer):接收并将输入数据传递到下一层。在手写数字识别任务中,输入的数据通常是手写数字的图像,可以用28x28的灰度图像表示。
2. 卷积层(Convolutional Layer):使用多个卷积核对输入的数据进行卷积操作,提取图像的特征。在LeNet中,有两个卷积层,每个卷积层后面跟着一个池化层。
3. 池化层(Pooling Layer):对卷积层的输出进行下采样操作,减小特征图的尺寸,减少参数数量,防止过拟合。
4. 全连接层(Fully Connected Layer):将池化层的输出展开成一维向量,然后通过多个全连接层对特征进行分类或回归。
5. 输出层(Output Layer):对特征进行分类或回归,输出模型的预测结果。
具体的LeNet结构如下:
```
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================
conv2d (Conv2D) (None, 26, 26, 6) 60
activation (Activation) (None, 26, 26, 6) 0
max_pooling2d (MaxPooling2D)(None, 13, 13, 6) 0
conv2d_1 (Conv2D) (None, 11, 11, 16) 880
activation_1 (Activation) (None, 11, 11, 16) 0
max_pooling2d_1 (MaxPooling2(None, 5, 5, 16) 0
flatten (Flatten) (None, 400) 0
dense (Dense) (None, 120) 48120
activation_2 (Activation) (None, 120) 0
dense_1 (Dense) (None, 84) 10164
activation_3 (Activation) (None, 84) 0
dense_2 (Dense) (None, 10) 850
activation_4 (Activation) (None, 10) 0
================================================================
Total params: 59,074
Trainable params: 59,074
Non-trainable params: 0
```
上面的模型包含两个卷积层和三个全连接层。第一个卷积层使用6个大小为5x5的卷积核,第二个卷积层使用16个大小为5x5的卷积核。池化层使用最大池化,每隔2个像素取一个最大值,并将输出大小减半。最后的输出层使用softmax激活函数进行分类。