lenet5和lenet网络有什么不同?
时间: 2023-10-18 10:04:24 浏览: 33
LeNet5是LeNet的改进版本,主要的区别在于增加了一个卷积层和一个全连接层。
具体来说,LeNet5的结构为:
输入层(32x32的图像)=> 卷积层1(6个5x5的卷积核)=> 池化层1(2x2的最大池化)=> 卷积层2(16个5x5的卷积核)=> 池化层2(2x2的最大池化)=> 卷积层3(120个5x5的卷积核)=> 全连接层1(84个神经元)=> 输出层(10个神经元)
相比之下,LeNet的结构为:
输入层(32x32的图像) => 卷积层1(6个5x5的卷积核)=> 池化层1(2x2的最大池化)=> 卷积层2(16个5x5的卷积核)=> 池化层2(2x2的最大池化)=> 全连接层1(120个神经元)=> 全连接层2(84个神经元)=> 输出层(10个神经元)
因此,LeNet5相比LeNet在卷积和全连接层的深度和复杂度上更高,因此在计算机视觉领域的一些任务上具有更好的表现。
相关问题
卷积网络Lenet-5有哪些优点
卷积网络Lenet-5有以下几个优点:
1. 参数共享:在卷积层中,每个卷积核都可以在整个输入图像上进行卷积,这样可以大大减少需要训练的参数数量,减少过拟合的可能性。
2. 局部连接:每个神经元只与输入图像的一小部分相连,这样可以提取出输入图像的局部特征,相对于全连接网络来说更加适合处理图像等高维数据。
3. 池化层:采用最大池化可以对特征进行降采样,减少计算量和参数数量,同时可以保留最显著的特征。
4. 层次化结构:Lenet-5采用了多层卷积和池化层的结构,能够逐步提取图像的高级特征,并且可以通过反向传播算法进行训练和优化。
5. 鲁棒性:LeNet-5采用了局部响应归一化(LRN)层,可以增强网络的鲁棒性,提高对输入数据的泛化能力。
lenet5网络结构
LeNet-5是一个用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络。它由7层组成,包括2个卷积层、2个池化层和3个全连接层。网络的参数配置如下:
- 第一个卷积层:6个5x5的卷积核,步长为1,激活函数为Sigmoid
- 第一个池化层:大小为2x2的池化窗口,步长为2
- 第二个卷积层:16个5x5的卷积核,步长为1,激活函数为Sigmoid
- 第二个池化层:大小为2x2的池化窗口,步长为2
- 第一个全连接层:120个神经元,激活函数为Sigmoid
- 第二个全连接层:84个神经元,激活函数为Sigmoid
- 输出层:10个神经元,代表10个输出类别,激活函数为Softmax
LeNet-5的网络结构如下:
1. 输入层
2. 卷积层(6个卷积核)
3. 池化层
4. 卷积层(16个卷积核)
5. 池化层
6. 全连接层
7. 全连接层
8. 输出层
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