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第二个技巧是最大池化的提出，改变了千篇一律的用平均池化做downsampling的状况。有趣的是，今天看来，这篇论文中这两个较大的贡献在原文中却并没有作为亮点来讲，论文中着力强调的点反而时至今日无人问津。LeNet-51998
深度学习笔记14：CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现。在前几次笔记中，笔者基本上将卷积神经网络的基本原理给讲完了。C3层是个卷积层，其输入输出结构如下：输入：14x14x6滤波器大小：5x5x6滤波器个数：16输出：10x10...
不知不觉已经踏入cv领域一段时间了，一直想找个机会记录一下自己学习的心路历程。再挖一个坑，专门分享初学cv都要拜读的几篇经典论文（不仅是翻译论文中的观点，也会提一下我学习时的一些想法）。LeNet-51998，YannLeCun的LeNet5官网...
经典网络包括LeNet、AlexNet以及VGG等。.LeNet：1998，Gradientbasedlearningappliedtodocumentrecognition.用于手写数字识别，可以看到，卷积神经网络的基本框架已经有了，卷积、激活、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。.但是，在1998年以后，深度学习并没有...
经典卷积神经网络算法(1)：LeNet-5.LeNet-5科学家YannLeCun在1998年发表论文《Gradientbasedlearningappliedtodocument-recognition》上提出的一个神经网络模型，是最早期的卷积神经网络，论文中，作者将LeNet-5应用于于灰度图像的数字识别中获得了不错的效果。.关于LeNet-5卷...
LeNet论文提出，YannLeCun1998年Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition.pdf网络结构LeNet的模型ckpt.pth只有250KB。论文中采用的激活函数为tanh，目前主流实现中的激活函数都是ReLUPyTorch网络结构代码
第二个技巧是最大池化的提出，改变了千篇一律的用平均池化做downsampling的状况。有趣的是，今天看来，这篇论文中这两个较大的贡献在原文中却并没有作为亮点来讲，论文中着力强调的点反而时至今日无人问津。LeNet-51998
深度学习笔记14：CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现。在前几次笔记中，笔者基本上将卷积神经网络的基本原理给讲完了。C3层是个卷积层，其输入输出结构如下：输入：14x14x6滤波器大小：5x5x6滤波器个数：16输出：10x10...
不知不觉已经踏入cv领域一段时间了，一直想找个机会记录一下自己学习的心路历程。再挖一个坑，专门分享初学cv都要拜读的几篇经典论文（不仅是翻译论文中的观点，也会提一下我学习时的一些想法）。LeNet-51998，YannLeCun的LeNet5官网...
经典网络包括LeNet、AlexNet以及VGG等。.LeNet：1998，Gradientbasedlearningappliedtodocumentrecognition.用于手写数字识别，可以看到，卷积神经网络的基本框架已经有了，卷积、激活、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。.但是，在1998年以后，深度学习并没有...
经典卷积神经网络算法(1)：LeNet-5.LeNet-5科学家YannLeCun在1998年发表论文《Gradientbasedlearningappliedtodocument-recognition》上提出的一个神经网络模型，是最早期的卷积神经网络，论文中，作者将LeNet-5应用于于灰度图像的数字识别中获得了不错的效果。.关于LeNet-5卷...
LeNet论文提出，YannLeCun1998年Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition.pdf网络结构LeNet的模型ckpt.pth只有250KB。论文中采用的激活函数为tanh，目前主流实现中的激活函数都是ReLUPyTorch网络结构代码
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