lenet架构设计，leafspine架构

CNN之Lenet5

LeNet-5是Yann LeCun等人在多次研究后提出lenet架构设计的最终卷积神经网络结构lenet架构设计，主要用于手写数字识别 LeNet5lenet架构设计的网络结构如下所示： LeNet-5包含七层，不包括输入，每一层都包含可训练参数(权重)，当时使用的输入数据是32*32像素的图像。

简介 ：如果是对Computer Vision有所了解的同学应该都不会对LeNet-5陌生，这篇由LeCun和Bengio在1998年（我竟然还没出生）撰写的论文着实牛掰。实际上LeNet-5的诞生还要早（大约是1994年）。

LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集中的正确率可以高达92%。

LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。

论文地址： ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成（不包含池化层）。是2012年ImageNet ILSVRC的冠军。

LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，lenet架构设计他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。

2020-02-14

训练回归模型所需要的信息包含-数据、模型、损失函数、优化函数（梯度下降算法）。

读《南唐演义》一口气读完了《南唐演义》。这是我读过的第一本历史小说，没想到我会深深的爱上了读这本历史小说。这本历史小说里讲了无数的人物故事，正是这些人物故事读得我令人入胜，每次都舍不得放下。

链接：https：//pan.baidu.com/s/1zRNUXuVMvBNzoROPcndiPQ ？pwd=1234 提取码：1234 《沸腾吧火锅》是由陈晓卿监制，曲楠导演、制片的美食纪录片，于2020年2月14日正式上线腾讯视频纪录片频道。

-02-14 原文：“拉多少赚多少！一块砖赚一分钱运费。如果架子车拉，一回估摸拉四百块吧，一天拉十来回，能赚一笔大钱呢！” 想法：打开新世界的大门2020-02-14 原文：兄妹俩蹲在这个敞口子土窑里，有滋有味地吃他们的晚饭。

上映日期： 2020-02-14(美国)片长： 106分钟 又名： Снимката 著名摄影师克里斯蒂娜·埃姆斯意外去世，留下与她疏远的女儿梅（Mae），梅感到伤心、愤怒，但又疑问重重。

-02-14(英国)片长： 100分钟又名： 间谍本色 一个超级间谍突然遇到了自己真爱的女人。为了真爱，他放弃了自己的职业和冒险的生活。1年之后，他完全颓废了。他的老同行计划让老同事重新找回超级间谍的感觉。

什么注意力模块可以放在卷积前

再利用一个7*7lenet架构设计的卷积对这个feature map进行卷积。后接一个sigmoid函数。得到一个语言特征图维数相同的加上空间注意力权重的空间矩阵。最后把得到的空间注意力矩阵对应相乘的原特征图上。得到的新的特征图命名为Ms。

其增加了一个通道注意力模块，学习每个通道的权重，通过抑制无关特征提升卷积特征的表示性能。

在通道注意力模块中，先使用1*1的卷积进行通道下采样，再进行通道下采样，比使用一层1*1卷积层要好。

注意力机制能够被分为两个方向lenet架构设计：是一个卷积块的输出。在SE块中，通道的权重计算方式是：其中， 是通道对的全局平均池化（GAP）并且 是 Sigmoid 函数。让 来自于 为了避免高的模型复杂性， 的大小分别是 ， 。

经典论文之LeNet-5

1、简介 ：如果是对Computer Vision有所了解的同学应该都不会对LeNet-5陌生lenet架构设计，这篇由LeCun和Bengio在1998年（我竟然还没出生）撰写的论文着实牛掰。实际上LeNet-5的诞生还要早（大约是1994年）。

2、LeNet-5是Yann LeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构lenet架构设计，主要用于手写数字识别 LeNet5的网络结构如下所示： LeNet-5包含七层lenet架构设计，不包括输入lenet架构设计，每一层都包含可训练参数(权重)，当时使用的输入数据是32*32像素的图像。

3、论文地址： Gradient-based learning applied to document recognition 论文地址： ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成（不包含池化层）。

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