lenet5网络结构详解
时间: 2023-11-04 17:04:50 浏览: 126
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型,由Y. LeCun在1998年提出,它是第一个成功应用于手写数字识别的深度学习模型。LeNet-5主要由两个部分组成,一部分是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),另一部分是全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCNN)。下面详细介绍一下LeNet-5的网络结构。
整个网络的结构可以分为7层,包括3个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个输出层。下面分层来介绍整个网络的结构:
1. 输入层(Input Layer):LeNet-5的输入层是32*32的彩色图像,即输入图片的大小为32*32*3。
2. 第一个卷积层(Convolutional Layer):第一个卷积层有6个卷积核,每个卷积核大小为5*5*3,步长为1。因此,输出的特征图大小为28*28*6。每个卷积核的权重参数是共享的,也就是说,每个卷积核在所有的输入图片上的权重是相同的,这样可以减少模型的参数数量。
3. 第一个池化层(Pooling Layer):第一个池化层使用2*2的最大池化,步长为2。因此,输出的特征图大小为14*14*6。最大池化操作能够保留特征图中最强的特征,同时减小特征图的大小。
4. 第二个卷积层(Convolutional Layer):第二个卷积层有16个卷积核,每个卷积核大小为5*5*6,步长为1。因此,输出的特征图大小为10*10*16。
5. 第二个池化层(Pooling Layer):第二个池化层使用2*2的最大池化,步长为2。因此,输出的特征图大小为5*5*16。
6. 第三个卷积层(Convolutional Layer):第三个卷积层有120个卷积核,每个卷积核大小为5*5*16,步长为1。因此,输出的特征图大小为1*1*120。
7. 全连接层(Fully Connected Layer):全连接层有84个神经元,将前面的特征图拉成一个向量,作为全连接层的输入。
8. 输出层(Output Layer):输出层是一个10个神经元的softmax分类器,用于预测输入图片的数字标签。
总的来说,LeNet-5是一个非常简单的卷积神经网络模型,但它在手写数字识别任务上表现出了非常优秀的性能。同时,它也为后来更复杂的卷积神经网络模型的发展奠定了基础。
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