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请问在LeNet5的C5层中为什么希望得到120个特征图
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- 2023-01-19 23:40LeNet5 一共由7 层组成,分别是C1、C3、C5 卷积层,S2、S4 降采样层(降采样层又称池化层),F6 为一个全连接层,输出是一个高斯连接层,该层使用softmax 函数对输出图像进行分类。为了对应模型输入结构,将MNIST ...
- 2025-02-16 22:18全栈你个大西瓜的博客 LeNet-5最初用于MNIST数据集的手写数字识别任务,取得了高达99.2%的准确率。这一成就标志着深度学习在图像识别领域的突破,并为后续的神经网络研究奠定了基础。
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- 2025-03-24 10:53谦亨有终的博客 LeNet-5 是卷积神经网络(CNN)的早期代表之一,由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出,主要用于手写数字识别任务(如 MNIST 数据集)。 本文我们从其网络结构、各层功能以及整体设计思想入手理解 LeNet-5。
- 2024-01-27 20:35圆圆栗子君的博客 从图中例子可得1 先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28,通道数为1,尺寸为28x28的灰度图像2 第一层5x5卷积,经过公式 输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding/步长+1,(其中,因为是正方形,所以长宽都一样,直接一个式子...
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- 2021-12-08 12:22红色石头Will的博客 大家好,我是红色石头!说起深度学习目标检测算法,就不得不提 LeNet- 5 网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。出...
- 2025-04-25 13:19redparrot2008的博客 定义输入通道是指输入数据中独立的“特征平面”数量。对于图像数据,通常对应颜色通道或上一层的特征图数量。self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 第一层卷积self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # 第二层卷积nn.Conv2d...
- 2023-08-10 10:14畅畅cc的博客 本文介绍了经典网络LeNet-5的结构以及运用网络进行手写数字识别的代码实现
- 2024-08-12 21:50DaGod123的博客 LeNet-5 是由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的一种经典卷积神经网络(CNN)模型,主要用于手写数字识别任务。它在 MNIST 数据集上表现出色,并且是深度学习历史上的一个重要里程碑。
- 2024-11-17 17:25学不会lostfound的博客 LeNet-5是一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由Yann LeCun在1998年提出,用于手写数字识别,LeNet-5是卷积神经网络的开创性工作之一,它引入了卷积层、池化层和全连接层的组合,为现代深度学习模型奠定了基础卷...
- 2024-12-11 19:22池央的博客 它是由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的,虽然在今天看来它的结构相对简单,但它却为后来深度学习的繁荣奠定了坚实的基础,尤其是在手写数字识别这一经典任务上,LeNet-5 展现出了卓越的性能,成为了计算机视觉领域...
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