介绍从LeNet开始卷积神经网络
时间: 2023-10-23 11:11:05 浏览: 52
LeNet是卷积神经网络的先驱,它于1998年由Yann LeCun提出,用于手写数字的识别。从LeNet开始,卷积神经网络逐步发展成为现代深度学习的核心模型之一。
LeNet的架构包括两个卷积层,两个池化层和三个全连接层。在输入图像上应用多个卷积和池化操作,以提取图像特征,并将这些特征传递到全连接层进行分类。
之后,AlexNet于2012年提出,它是第一个在大规模图像数据集(ImageNet)上取得显著成果的卷积神经网络。AlexNet的架构包括5个卷积层,3个池化层和3个全连接层。AlexNet的成功标志着卷积神经网络的崛起,并为后来的卷积神经网络的发展奠定了基础。
之后,VGG、GoogLeNet、ResNet等更深层次的卷积神经网络相继出现。这些网络的架构更加复杂,但是它们也取得了更好的性能。
相关问题
lenet5卷积神经网络
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络架构,由Yann LeCun等人于1998年提出。它主要用于手写数字识别任务,是深度学习在计算机视觉领域的一个重要里程碑。
LeNet-5由7个层组成,包括输入层、两个卷积层、两个池化层以及全连接层。下面是LeNet-5的基本结构:
1. 输入层:接受输入的图像数据。
2. 卷积层C1:使用6个5x5的卷积核对输入进行卷积操作,并应用S型激活函数(如sigmoid)。
3. 池化层S2:使用2x2的窗口进行最大池化操作,减小特征图的尺寸,同时保留关键特征。
4. 卷积层C3:使用16个5x5的卷积核对S2的特征图进行卷积操作,并应用S型激活函数。
5. 池化层S4:同样使用2x2的窗口进行最大池化操作。
6. 全连接层F5:将池化层S4的输出连接到一个包含120个神经元的全连接层,并应用S型激活函数。
7. 输出层:通过一个包含10个神经元的全连接层,使用softmax函数将最终的分类结果输出。
LeNet-5的设计思想是通过卷积层和池化层的多次堆叠,提取图像的特征,并通过全连接层进行分类。这种结构能够有效地减小参数量,提高计算效率,并在手写数字识别等任务中取得了良好的性能。
lenet5卷积神经网络代码
下面是一个使用PyTorch实现的LeNet-5卷积神经网络的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, stride=1)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.pool1(x)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = self.pool2(x)
x = x.view(-1, 16*5*5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
```
该代码定义了一个名为LeNet5的类,它继承自nn.Module类。在该类的构造函数中,我们定义了卷积层、池化层和全连接层。在前向传播函数中,我们按照LeNet-5的结构依次定义了网络的各个层,并使用ReLU激活函数来处理每一层的输出。最后一层是一个大小为10的全连接层,用于分类任务中的输出。