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經典CNN之:LeNet介紹
時間 2020-12-23
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手寫字體識別模型LeNet5誕生於1994年,是最早的卷積神經網絡之一。LeNet5通過巧妙的設計,利用卷積、參數共享、池化等操作提取特徵,避免了大量的計算成本,最後再使用全連接神經網絡進行分類識別,這個網絡也是最近大量神經網絡架構的起點。 LeNet5的網絡結構示意圖如下所示: LeNet5由7層CNN(不包含輸入層)組成,上圖中輸入的原始圖像大小是32×32像素,卷積層用Ci表示,子採樣層(p
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