LeNet特征图的大小
时间: 2024-04-25 15:26:23 浏览: 36
LeNet是一种经典的卷积神经网络,它由两个卷积层和三个全连接层组成。在LeNet中,输入图像的大小是$32\times32$,第一层卷积核的大小为$5\times5$,步长为1,填充为0,卷积后的特征图大小为$28\times28$;第二层卷积核的大小为$5\times5$,步长为1,填充为0,卷积后的特征图大小为$10\times10$。在最后一个卷积层之后,会将特征图展平成一个向量,然后送入三个全连接层中。因此,LeNet的特征图大小为$28\times28$和$10\times10$。
相关问题
matlab lenet5 读取图片 数字识别
MATLAB Lenet5是一个深度学习的神经网络,常用于数字识别。要实现数字识别需要先读取图片,然后进行预处理和特征提取。
读取图片是使用MATLAB的imread()函数,该函数可以读取常见的图像格式,如JPEG、PNG、BMP等。读取后,图片需要进行预处理,比如将颜色空间转换为灰度图像、统一尺寸等。
接下来进行特征提取。Lenet5神经网络采用卷积和池化等方式提取特征。卷积层可以抽取图片特征,池化层可以将提取得到的特征缩小。
最后,将处理后的图片输入Lenet5网络中进行数字识别。网络的输出结果为一个10维向量,分别表示数字0~9的概率。根据概率大小可以确定图片中的数字。
总之,使用MATLAB Lenet5进行数字识别需要依次进行图片读取、预处理、特征提取和数字识别等步骤。
lenet卷积运算后的特征图输出尺寸计算公式详解
LeNet是一种经典的卷积神经网络结构,常用于手写数字识别任务。它的卷积层可以提取图像的不同特征,通过运算后的特征图输出来表示。
假设输入图像的尺寸为H×W,卷积核(filter)的尺寸为FH×FW,步长(stride)为S,填充(padding)为P。卷积运算后的特征图输出的尺寸为H'×W'。
特征图的输出尺寸计算公式如下:
H' = (H - FH + 2P) / S + 1
W' = (W - FW + 2P) / S + 1
其中,H'表示特征图的高度,W'表示特征图的宽度。
通过这个公式,我们可以计算出每个卷积层输出特征图的尺寸。首先,输入图像的尺寸与卷积核的尺寸进行减法运算,再加上2倍的填充大小P,然后除以步长S,最后加1,即可得到特征图的尺寸。
填充(Padding)的作用是在图像边界上加上一圈像素,可以避免特征图的尺寸过小。步长决定了卷积核的移动步幅,较大的步长可以减小特征图的尺寸。
通过这个公式,我们可以预先计算网络层之间的特征图尺寸,并根据特征图的尺寸来设计网络的结构。这对于构建复杂的卷积神经网络非常重要,因为不同层之间的特征图尺寸需要匹配,以便能够正常进行下一层的运算。
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