LeNet-5卷积神经网络的整体框架介绍
在数字手写体识别中，LeNet-5卷积神经网络框架是每一个深度学习入门新手都必须要掌握的基本框架模型。本文对这个基本模型进行一下介绍： 可以看出LeNet-5包含输入层共有8层，每一层都包含多个参数（权重）。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一个下采样层，利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息。下面针
相关文章
- 1. 卷积神经网络-LeNet5
- 2. 卷积神经网络LeNet5结构
- 3. 卷积神经网络--LeNet5模型
- 4. 经典卷积神经网络介绍
- 5. 卷积神经网络（CNN）的介绍
- 6. 卷积神经网络(CNN)介绍
- 7. 卷积神经网络介绍
- 8. 卷积神经网络（CNN）介绍
- 9. 白话介绍卷积神经网络
- 10. 卷积神经网络(CNN)介绍01
- 更多相关文章...
- • 网络体系的构成和类型 - TCP/IP教程
- • 网站主机 介绍 - 网站主机教程
- • Java Agent入门实战（一）-Instrumentation介绍与使用
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 卷积神经网络-LeNet5
- 2. 卷积神经网络LeNet5结构
- 3. 卷积神经网络--LeNet5模型
- 4. 经典卷积神经网络介绍
- 5. 卷积神经网络（CNN）的介绍
- 6. 卷积神经网络(CNN)介绍
- 7. 卷积神经网络介绍
- 8. 卷积神经网络（CNN）介绍
- 9. 白话介绍卷积神经网络
- 10. 卷积神经网络(CNN)介绍01