图片分类模型LeNet-5

Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition

简介

LeNet是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，通常LeNet指LeNet-5。

网络结构

LeNet的网络结构示意图如下所示：

../_images/LeNet5.jpg

即输入手写字符图片经过C1，C2，C3这3个卷积神经网络后，再经过两层全连接神经网络，输出最终的分类结果。

优点

  • 简单，易于初学者学习与使用

  • 运行速度快，对硬件设备没有要求

适用领域

  • 手写体字符识别

参考文献

@ARTICLE{6795724,
  author={Y. {LeCun} and B. {Boser} and J. S. {Denker} and D. {Henderson} and R. E. {Howard} and W. {Hubbard} and L. D. {Jackel}},
  journal={Neural Computation},
  title={Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition},
  year={1989},
  volume={1},
  number={4},
  pages={541-551},
  doi={10.1162/neco.1989.1.4.541}}
}