文件名称:
深度学习之LENET网络、AlexNet网络、VGG网络、NiN网络中的网络、GoogLeNet网络
开发工具:
文件大小: 239kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：1、LeNet 模型
LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。
（1）卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。
（2）卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中，每个卷积层都使用5×55×5 的窗口，并在输出上使用sigmoid激活函数。第一个卷积层输出通道数为6，第二个卷积层输出通道数则增加到16。
（3）全连接层块含3个全连接层。它们的输出个数分别是120、84和10，其中10为输出的类别个数。
下面我们通过Sequential类来实现LeN
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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