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深度學習之典型卷積神經網絡——LeNet5、AlexNet、ZFNet、VGG
時間 2021-07-10
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一、LeNet-5 1998年由Yann LeCun提出,用於數字識別的CNN。該模型一共有7層(不含INPUT),結構如下: (1)卷積層C1 6個5*5的卷積核,不使用padding,步長爲1;卷積得到6個特徵圖,每個特徵圖的每個神經元與INPUT32*32中5*5的區域相連,特徵圖長寬爲(32-5)/1+1=28。 每個神經元的參數數目(卷積核):5*5個w和1個bias; 連接總數:(5*
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