LeNet-5深度解析：构建与参数详解

"该资源是关于深度学习的经典网络LeNet-5的介绍，主要讨论了其模型结构，包括C1、S2、C3和S4四层的详细配置和参数。" 在深度学习领域，LeNet-5是一个非常重要的里程碑，由Yann LeCun等人在1998年提出，主要用于手写数字识别。这个网络的设计启发了后来的许多卷积神经网络（CNN）架构。LeNet-5的结构简单但有效，由卷积层、池化层和全连接层组成。 首先，C1层是LeNet-5的首个卷积层，它接收32x32像素的输入图像，使用6个5x5的卷积核进行卷积操作，输出28x28大小的特征图，总计168个特征图（28x28）。每个卷积核包含26个可训练参数（5x5的权重矩阵加上一个偏差），总共有（5x5+1）*6个参数，每个特征图与输入图像的所有像素都有连接，所以连接数为（5x5+1）*6*28*28。 接着是S2层，这是一个下采样层，采用2x2的最大池化，对C1层的特征图进行下采样，输出14x14大小的特征图。S2层有6个特征图，通过4个输入相加、加权和偏置，然后通过sigmoid激活函数，总共有2*6个可训练参数，连接数为（2x2+1）*6*14*14。 C3层是第二个卷积层，它接收S2层的输出，有16个5x5的卷积核。C3层的特征图与S2层的特征图组合连接，具体连接方式为前6个特征图连接S2的3个相邻特征图，接下来6个连接4个，然后3个连接不相邻的4个，最后1个连接所有S2的特征图。这一层的参数总数为1516，连接数为10*10*1516。 最后是S4层，也是下采样层，使用2x2的最大池化，将C3层的16个特征图下采样到5x5，总共400个神经元（5x5x16）。S4层的参数包括2*16个可训练参数。 LeNet-5的最后两层是全连接层，F5层通常连接S4层的所有神经元，然后通过另一个全连接层输出分类结果。尽管这里没有详细介绍这两层，但它们对于将提取的特征映射到目标类别的概率分布至关重要。 总结来说，LeNet-5是深度学习早期的重要模型，它的设计思想被广泛应用于现代CNN架构中，如AlexNet、VGG和ResNet等。它的成功在于有效地利用了卷积和池化来提取和下采样特征，同时通过全连接层进行分类，为后续的深度学习模型奠定了基础。