LeNet-5网络模型
时间: 2024-06-18 22:02:36 浏览: 154
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LeNet-5是一种经典的卷积神经网络模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。该模型主要用于手写数字识别,具有较高的准确率和较低的计算量,成为了卷积神经网络的开山之作。
LeNet-5模型共有7层,包括2个卷积层、2个池化层和3个全连接层。其输入为32*32的图像,输出为0~9的数字标签。该模型在处理图像时采用了卷积和池化的操作,使得特征提取和参数量都得到了优化。同时,在全连接层中采用了sigmoid激活函数和softmax分类器,能够有效地对数字进行分类。
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