斐硕人
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神经网络模型LeNet-5学习

知识点

  • 卷积
  • 池化
  • 全连接与连接表
    神经网络模型LeNet-5学习_第1张图片

神经网络模型LeNet-5学习_第2张图片

模型结构

神经网络模型LeNet-5学习_第3张图片

C1层

  • 卷积层
  • 卷积核： 6组5*5
  • 输入 32*32灰度图像
  • 输出 6 组 28*28 特征图
  • 神经元数量 6* 28*28 = 4704
  • 可训练参数 6*（5 *5+1）= 156
  • 连接数 156 * 28*28 = 122304

S2层

  • 池化层
  • 采样窗口：2*2
  • 输入 6 组 28*28 特征图
  • 输出 6 组 14*14 特征图
  • 神经元数量 6* 14*14 = 1176
  • 可训练参数 6*（1+1）= 12
  • 连接数 6 * （4+1）* 14*14 = 5880

C3层

  • 卷积层
  • 卷积核：60组 5*5
  • 输入 6 组 14*14 特征图
  • 输出 16 组 10*10 特征图
  • 神经元数量 16 * 10*10 = 1600
  • 可训练参数 60 * （5 * 5）+16= 1516 （注意这里是60而不是全连接6*16）
  • 连接数 1516 * 10*10 = 151600

S4层

  • 池化层
  • 采样窗口：2*2
  • 输入 16 组 10*10 特征图
  • 输出 16 组 5*5 特征图
  • 神经元数量 16 * 5 * 5 = 400
  • 可训练参数 16*（1+1）= 32
  • 连接数 16 * （4+1）* 5 *5 = 2000

C5层

  • 卷积层
  • 卷积核： 120组 5*5
  • 输入 16 组 5*5 特征图
  • 输出 120 组 1*1 特征图
  • 神经元数量 120
  • 可训练参数 120*(16 * 5 * 5 + 1) = 48120
  • 连接数 120 * (16 * 25 + 1) = 48120

F6层

  • 全连接层
  • 正切函数
  • 输入 120 组 1*1 特征图
  • 输出 84 组 1*1 特征图
  • 神经元数量 84
  • 可训练参数 84 *(120 + 1) = 10164
  • 连接数 84*(120 + 1) = 10164

输出层

  • RBF函数(径向欧式距离函数)
    RBF函数

  • 输入 84 组 1*1 特征图

  • 输出 10 组 1*1 特征图

  • 神经元数量 10

  • 可训练参数 10 * 84 = 840

  • 连接数 10 * 84 = 840

神经网络模型LeNet-5学习_第4张图片

学习资料来源：

  1. 卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例
  2. 以LeNet-5为例理解CNN
  3. LeNet-5网络结构及训练参数计算
  4. LeNet-5网络结构解析

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    awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。   有这么一组数据：   abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
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    安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
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    1、数据库连接jdbc.properties配置详解 　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 　　接下来，详细配置代码如下： 　　 Spring连接池    
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    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
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