深度学习500问-Tan-04第四章经典网络详细解析 本章节聚焦于经典网络中的LeNet-5,这是一种早期广泛用于图像识别任务,特别是手写数字识别的卷积神经网络(CNN)。LeNet-5由7层组成,不含输入层,每一层都具有可训练参数,其核心在于卷积层和下采样层的设计。 1. **C1 卷积层**: - 输入尺寸:32x32像素 - 卷积核大小:5x5 - 卷积核数量:6种 - 输出特征图(FeatureMap)大小:28x28(由于步长为1,没有填充) - 神经元数量:28x28x6 - 可训练参数:每个滤波器(5x5+1)个单元参数加上偏置,共186个参数,连接数计算密集。 2. **S2 下采样层**: - 输入:28x28 - 采样区域:2x2 - 采样方式:每个2x2区域求和后经过sigmoid激活 - 采样种类:6种 - 输出特征图大小:14x14(28/2) - 神经元数量:14x14x6 - 可训练参数:仅两个参数(和的权+偏置),共12个 3. **C3 再次卷积层**: - 输入:来自S2的所有6个特征图的组合 - 卷积核大小:5x5 - 卷积核数量:16种 - 输出特征图大小:10x10 - C3的特点是不同特征图组合作用,如前6个特征图取3个相邻子集,后续取不相邻子集 - 可训练参数:计算复杂,涉及多个子集的组合,共计1516个参数 - 连接数:10x10x1516 4. **S4 最后一个下采样层**: - 输入:10x10 - 采样方式同S2,但种类为16 - 输出特征图大小:5x5 - 神经元数量:5x5x16 - 可训练参数:2x16=32个 LeNet-5的关键在于其逐步降低空间分辨率同时增加特征复杂性的设计,通过卷积和下采样操作提取图像特征,减少了参数数量,降低了过拟合风险。这一架构奠定了后续深度学习网络的基础,对于理解卷积神经网络的工作原理和应用有着重要意义。
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