lenet5原理

lenet5原理
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络架构，主要用于手写数字和字符的识别任务。

它由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层组成。

其原理如下：
1.卷积层：LeNet-5的第一层和第二层是卷积层。

在卷积操作中，网络利用一系列的过滤器来提取输入图像中的特征。

在第一层，过滤器大小为5×5，并且有6个不同的过滤器。

在第二层，过滤器大小仍为5×5，但是现在有16个不同的过滤器。

通过这些过滤器，LeNet-5可以提取图像中的局部特征。

2.池化层：LeNet-5的第三层和第四层是池化层，用于对卷积层的输出进行下采样。

在这里，网络通过选择最大值或者平均值等方法来降低输入的分辨率，并且减少计算量，同时保留特征。

3.全连接层：LeNet-5的最后三层都是全连接层，用于对池化层的输出进行分类，这些层与传统的神经网络相似。

在这里，每个节点都与前一层中的所有节点相连接。

最后一层输出一个长度为10的向量，其中每个元素表示输入图像属于哪个数字的概率。

以上就是LeNet-5的原理，通过卷积、池化和全连接层的组合，网络可以自动学习图像中的特征，并对它们进行分类和识别。