卷积网络Lenet-5的缺点
时间: 2024-05-26 20:15:45 浏览: 182
深度卷积神经网络LeNet-5和ResNet的对比以及应用分析
虽然LeNet-5是深度学习中的里程碑式模型,但它仍然有一些缺点,包括:
1. 学习能力有限:LeNet-5的模型结构较为简单,难以处理更复杂的图像数据,因此其学习能力有限。
2. 无法处理大尺寸图像:LeNet-5是为了处理手写数字图像而设计的,因此难以处理大尺寸的图像数据,例如高清晰度图片、视频等。
3. 无法捕捉全局特征:LeNet-5使用的卷积核尺寸较小,不适合捕捉全局特征,例如人脸识别中的面部轮廓。
4. 需要手动调整参数:LeNet-5的模型参数需要手动进行调整,难以自适应地学习数据特征。
5. 训练速度较慢:由于LeNet-5的模型复杂度较低,因此需要大量的训练数据和时间来提高其性能。
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