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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。LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningApplied…
网络解析（一）：LeNet-5详解2.LeNet论文的翻译与CNN三大核心思想的解读感觉整个整理下来花的时间比预期的多了很多，那就慢慢来吧。所有的论文和笔记会一点点合并整理到我的Github。…
2.网络结构.LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型，LeNet-5也是LeNet系列最新的卷积神经网络，网络结构如下图所示：.网络基本架构为：Input->conv1(6)->pool1->conv2(16)->pool2->fc3(120)->fc4(84)->fc5(10)->softmax。.括号中的数字代表通道数，网络名称...
网络解析（一）：LeNet-5详解-摘要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。一、前言LeNet-5出自论文Gradient-Ba...
阅读9790.【导读】本文是卷积神经网络结构系列专题第二篇文章，前面我们已经介绍了第一个真正意义上的卷积神经网络，那就是由发明者Lecun发明的LeNet，详细解读见：【卷积神经网络结构专题】一文详解LeNet（附代码实现）.但是在LeNet发明后的几十年时间...
LeNet-5详解一、前言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。
网络解析（一）：LeNet-5详解摘要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。一、前言LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是...
LeNet与AlexNetLeNetAlexNetLeNetLeNet是经典的卷积神经网络，早期应用于手写数字识别。下面是模型的内部结构图：可以看到，模型主要是卷积、池化与全连接层组成。输入数据为一张32x32的灰度图（这里加了一点padding，原始手写数字的图片是...
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。LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningApplied…
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LeNet与AlexNetLeNetAlexNetLeNetLeNet是经典的卷积神经网络，早期应用于手写数字识别。下面是模型的内部结构图：可以看到，模型主要是卷积、池化与全连接层组成。输入数据为一张32x32的灰度图（这里加了一点padding，原始手写数字的图片是...
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