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首先看LeNet5的结构，如下图所示（来自YannLeCun的论文）。对于卷积层，其计算公式为其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量，表示“卷积核”，表示偏置，也就是bias，令卷积核的大小为5*5，总共就有6*（5*5+1）=156个参数，对于卷积层C1...
论文名称：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition开源代码：ganyc717/LeNetLeNet是卷积网络做识别的开山之作，虽然这篇论文的网络结构现在已经很少使用，但是它对后续卷积网络的发展起到了…
LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素。下面分别介绍每一层的含义。input:在原始的架构中，神经网络的输入是一张32*32的灰度图像，不过这里我们选用的dataset是cifar10，是RGB图像，也就是（32*32...
以上就是lenet5的一些总结，因为较为久远，模型较为简单，就不过多分析，一些具体的细节可以去读一下论文，同样正如Andrew.Ng（吴恩达教授）说的建议精读结构那部分，因为有些论文提到的解决问题，在cpu不断发展的今天已经用不到了。
LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。论文下载：请到文章结尾处下载。二、卷积神经网络
该论文原版中，池化后采用的是sigmoid激活函数。四、总结LeNet-5是一种用于手写体识别的非常高效的卷积神经网络。其结构简单，参数量较少。现在代码的实现与论文描述的不同之处体现为以下四点：卷积方式：不采用论文中描述的不对称卷...
首先看LeNet5的结构，如下图所示（来自YannLeCun的论文）。对于卷积层，其计算公式为其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量，表示“卷积核”，表示偏置，也就是bias，令卷积核的大小为5*5，总共就有6*（5*5+1）=156个参数，对于卷积层C1...
论文名称：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition开源代码：ganyc717/LeNetLeNet是卷积网络做识别的开山之作，虽然这篇论文的网络结构现在已经很少使用，但是它对后续卷积网络的发展起到了…
LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素。下面分别介绍每一层的含义。input:在原始的架构中，神经网络的输入是一张32*32的灰度图像，不过这里我们选用的dataset是cifar10，是RGB图像，也就是（32*32...
以上就是lenet5的一些总结，因为较为久远，模型较为简单，就不过多分析，一些具体的细节可以去读一下论文，同样正如Andrew.Ng（吴恩达教授）说的建议精读结构那部分，因为有些论文提到的解决问题，在cpu不断发展的今天已经用不到了。
LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。论文下载：请到文章结尾处下载。二、卷积神经网络
该论文原版中，池化后采用的是sigmoid激活函数。四、总结LeNet-5是一种用于手写体识别的非常高效的卷积神经网络。其结构简单，参数量较少。现在代码的实现与论文描述的不同之处体现为以下四点：卷积方式：不采用论文中描述的不对称卷...
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