lenet5参数个数
时间: 2024-01-15 14:01:06 浏览: 42
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构,由Yann LeCun等人在1998年提出,主要用于手写数字识别任务。它是当时神经网络领域的重要里程碑,并为后续研究和发展奠定了基础。
LeNet-5网络结构包含7层,其中包括2个卷积层、2个平均池化层和3个全连接层。卷积层和全连接层都由可学习参数组成。卷积层的参数是由卷积核的大小和数量决定的,全连接层的参数是由每个神经元的权重和偏置项决定的。
在LeNet-5中,第一个卷积层包含6个大小为5x5的卷积核,第二个卷积层包含16个大小为5x5的卷积核。平均池化层没有可学习参数。第一个全连接层有120个神经元,第二个全连接层有84个神经元,最后的输出层有10个神经元,对应10个手写数字类别。
由此可知,LeNet-5的参数个数主要由卷积层和全连接层的参数数量决定。第一个卷积层中每个卷积核有5x5=25个参数,总共有6个卷积核,所以第一个卷积层的参数数量为25x6=150个。第二个卷积层中每个卷积核有5x5=25个参数,总共有16个卷积核,所以第二个卷积层的参数数量为25x16=400个。第一个全连接层有120个神经元,所以第一个全连接层的参数数量为120x(16x5x5)=48,000个。第二个全连接层有84个神经元,所以第二个全连接层的参数数量为84x120=10,080个。最后的输出层有10个神经元,所以输出层的参数数量为10x84=840个。
将以上结果相加,LeNet-5的参数个数为150+400+48,000+10,080+840=59,470个。
相关问题
lenet-5手写数字
LeNet-5是一种卷积神经网络,专门用于手写数字识别任务。它由著名的机器学习研究者Yann LeCun于1998年提出。LeNet-5网络结构包含七层,分为卷积层、池化层和全连接层。这个网络是用来处理图像的,因此输入层接收的是图像的像素信息。
LeNet-5网络的第一个卷积层使用的是S型激活函数,并且连接上一个2x2的最大池化层,该层对输入图像进行降采样,用池化操作减少了每个特征图的大小。接着第二个卷积层出现,同样连接一个最大池化层。这样的卷积和池化结构重复了两次,提取了图像的低层次特征信息。
在经过卷积和池化层后,LeNet-5采用了三个全连接层。这些全连接层连续地将卷积和池化层提取到的图像特征映射转换为更高层次的抽象特征。最后一层采用softmax函数作为激活函数,用于将各个特征映射映射到0-9的数字标签上。
LeNet-5使用的损失函数是交叉熵损失函数,用于评估预测结果和实际标签之间的差异。在训练过程中,通过反向传播算法对网络的参数进行更新,以减小损失函数的数值。通过反复迭代训练,网络可以逐渐优化,提高对手写数字的识别准确率。
总结来说,LeNet-5是一种经典的卷积神经网络,用于手写数字识别任务。其网络结构包含了卷积层、池化层和全连接层,通过不同层次的特征提取和抽象,可以有效地识别手写数字。
LeNet5手写数字识别
LeNet5是由Yann Lecun等人于1998年提出的深度卷积神经网络,用于手写数字识别任务。它是深度学习领域中最早的卷积神经网络之一,也是第一个成功应用于实际问题的卷积神经网络。
LeNet5网络结构包括7层:输入层、C1层、S2层、C3层、S4层、C5层和输出层。其中,C代表卷积层,S代表池化层。每一层的具体结构如下:
1. 输入层:28*28的手写数字图像。
2. C1层:6个5*5的卷积核,每个卷积核扫描整个输入图像,得到6个28*28的特征图,其中每个特征图对应一个卷积核的输出。
3. S2层:2*2的平均池化层,将每个特征图压缩为14*14大小。
4. C3层:16个5*5的卷积核,每个卷积核扫描6个14*14的特征图,得到16个10*10的特征图。
5. S4层:2*2的平均池化层,将每个特征图压缩为5*5大小。
6. C5层:120个5*5的卷积核,每个卷积核扫描16个5*5的特征图,得到120个1*1的特征图。
7. 输出层:10个神经元,对应10个数字类别,采用softmax激活函数输出每个类别的概率。
训练LeNet5网络使用反向传播算法,优化目标是最小化交叉熵损失函数。在训练过程中,使用随机梯度下降算法更新网络参数。
LeNet5网络在MNIST手写数字数据集上取得了非常好的识别效果,达到了99%以上的准确率。它是深度学习领域中的经典模型之一,也为后来的卷积神经网络开发奠定了基础。
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