lenet5网络结构详解
时间: 2023-11-04 11:04:50 浏览: 31
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络,是早期深度学习领域中非常成功的模型之一。它由Yann LeCun于1998年提出,主要用于手写数字识别,具有非常好的性能。下面是LeNet-5的具体网络结构:
1. 输入层(Input Layer):输入图像的大小为32x32,黑白图像,即每个像素点只有0或1的灰度图像。
2. C1层(Convolutional Layer):输入的图像经过卷积运算,使用6个大小为5x5的卷积核,步长为1,得到6张28x28的特征图像。
3. S2层(Subsampling Layer):C1层的特征图像经过下采样操作(也称为池化操作)得到6张14x14的特征图像。
4. C3层(Convolutional Layer):S2层的特征图像经过卷积运算,使用16个大小为5x5的卷积核,步长为1,得到16张10x10的特征图像。
5. S4层(Subsampling Layer):C3层的特征图像经过下采样操作得到16张5x5的特征图像。
6. C5层(Convolutional Layer):S4层的特征图像经过卷积运算,使用120个大小为5x5的卷积核,步长为1,得到120张1x1的特征图像。
7. F6层(Fully Connected Layer):C5层的特征图像经过展平操作后,连接一个全连接层,该层共有84个神经元。
8. 输出层(Output Layer):F6层的输出连接一个softmax层,用于进行10类手写数字的分类。
LeNet-5是一个非常经典的卷积神经网络结构,其使用了卷积层和池化层来提取图像的特征,使用全连接层和softmax层来进行分类。通过多次卷积和池化操作,可以逐步提取出图像的高层次特征,从而实现对手写数字的准确分类。
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