LeNet结构详细分析

LeNet结构详细分析

一、总结

一句话总结：

第一层（卷积）：从32*32到6@28*28的卷积，需要的可以是6个5*5的卷积核，步长是1，1+32-5=28

第二层（下采样）：从6@28*28到6@14*14的Subsampling（下采样、池化），需要的是2*2的池化核，步长是2

第三层（卷积）：从6@14*14到16@10*10的卷积，需要的是16个5*5的卷积核，步长是1，1+14-5=10

第四层（下采样）：从16@10*10到16@5*5的池化，需要的是2*2的池化核，步长是2

 

1、6@14*14怎么通过卷积生成16@10*10（不是这样的）？

|||-begin

从6@14*14到16@10*10的卷积，需要的是16个5*5的卷积核，步长是1，1+14-5=10

|||-end

这边不是有16个5*5的卷积核，每一个核得到的结果都是6层的累加，16个，所以结果是16层

 

 

 

二、LeNet结构详细分析

博客对应课程的视频位置：

 

 

 

 

第一层（卷积）：从32*32到6@28*28的卷积，需要的可以是6个5*5的卷积核，步长是1，1+32-5=28

第二层（下采样）：从6@28*28到6@14*14的Subsampling（下采样、池化），需要的是2*2的池化核，步长是2

第三层（卷积）：从6@14*14到16@10*10的卷积，需要的是16个5*5的卷积核，步长是1，1+14-5=10

第四层（下采样）：从16@10*10到16@5*5的池化，需要的是2*2的池化核，步长是2