浅谈LeNet-5

Posted 2022-08-01 jiangxiaoju

浅谈LeNet-5

基于Tensorflow的实现欢迎查看我下一篇博客Tensorflow实战 LeNet-5神经网络进行手写体数字识别

一、LetNet是什么？

LetNet是一种入门级的神经网络模型，是一个简单的卷积神经网络，可以用来做手写体识别。

下面我将以上图为例简单介绍一下LetNet神经网络的工作流程。

• 输入层

  读入需要被网络处理的图片，这里图片的大小为32*32的黑白图片

• Conv1层

  图片大小:32x32，通道数为1

  filter(卷积核)：5x5x6(大小5x5,个数6)

  步长：1

  输出：28x28x6

  采用的卷积方式：vaild

• S2层

  图片大小：28x28

  池化窗口：2x2

  个数：6

  输出：14x14x6

• Conv3层

  图片大小:14x14，通道数为6

  filter(卷积核)：5x5x16(大小5x5,个数16)

  步长：1

  输出：10x10x16

  采用的卷积方式：vaild

• S4层

  图片大小：10x10

  池化窗口：2x2

  个数：16

  输出：5x5x6

• Conv5层

  图片大小: 5x5，通道数为16

  filter(卷积核)：5x5x120(大小5x5,个数120)

  步长：1

  输出：1x1x120

  采用的卷积方式：vaild

• F6层

  输入向量维度：[1,120]

  权重参数的维度：[120,84]

  计算方式：输入的向量与权重参数之间用矩阵点积的方式进行运算，得到一个输出维度为[1,86]的向量

• OUTPUT层

  输入向量维度：[1,84]

  权重参数的维度：[84,10]

  计算方式：输入的向量与权重参数之间用矩阵点积的方式进行运算，得到一个输出维度为[1,10]的向量

附经过卷积后输出维度大小的公式：

N: 输入的维度、F：卷积核大小、stride: 步长、pad: 扩充边缘
$$output=\frac{(N+2\times pad-F)}{stride}+1$$

二、使用TensorFlow实现卷积、池化

1、卷积

import tensorflow as tf

#定义一个卷积层
def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding)
'''
1.使用TensorFlow定义一个卷积层时，需要使用的函数就是tf.nn.conv2d
该函数需要使用到四个参数。
input：很明显，这个参数就是要填入我们需要进行卷积操作的变量。
filter:卷积核，我们需要定义好卷积核的大小，通道数和个数。
strides：用来定义卷积核每次上下左右移动的步长
padding：决定此处卷积将采用哪种方式。

2.我在定义卷积层时采用函数的形式，conv2d函数需要传进来两个参数x，W，
分别对应input，和filter。值得注意的时，filter的维度要和input相对应才行。
例如我想对一组彩色图片进行卷积操作.
则假设x的维度为x=[10,128,128,3]。
在这里，x.shape[0]表示的时图片的个数，即十张。
x.shape[1]和x.shape[2]表示图片大小为128x128。
x.shape[3]表示图片的通道数，即3。

3.x维度确定好后，W（即filter）的维度也可以确定下来。
W=[5,5,3,16]
在这里，W.shape[0]和W.shape[1]表示的卷积核的大小为5x5。
W.shape[2]表示卷积核的通道数，一定要注意，在定义卷积核通道数时，要和输入的图片的通道数相一致才行，既输入图片通道数为m，则卷积核的通道数也要为m
x.shape[3]表示卷积核的个数，既16。每次卷积有多少个卷积核，则经过卷积后输出的图片通道数就有多少。

4.关于参数strides
strides=[a,b,c,d]这四个变量中，a和d一般情况下都设置为1。
b，c分别表示在卷积时，卷积核每次左右移动步长为b，上下移动步长为c
一般定义是strides=[1,1,1,1]

5.关于参数padding
在卷积里面padding的方式有两种，为"SAME"和”VALID"
使用SAME时，经过卷积后输出的图片大小和输入的大小一致。
使用VALID时，经过卷积后输出的图片大小会小于输入的图片大小，而输出的图片大小具体为多少，可以根据我上面提供的公式进行计算。
'''

2、池化

import tensorflow as tf

#最大池化层
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding)
"""
1.在使用TensorFlow实现池化是，我选择用tf.nn.max_pool这个函数，最大池化。
最大池化就是在池化窗口中，选取里面最大值出来。把其他值给舍去。tf.nn.max_pool这个函数
也一样需要四个参数，分别为value,ksize,strides，padding。
value：需要进行池化的输入。
ksize：池化窗口，是一个四维向量。
strides：进行池化时，池化窗口上下左右移动的步长。
padding：和卷积类型，决定池化的方式。

2.我在定义定义池化层的时候也同样采用了函数的形式，max_pool_2x2（x）
x很明显就是需要进行池化的输入，应该放在参数value的位置。
假设我想对一组彩色图片进行池化操作。图片数量为10.
则x=[10,128,128,3].
在这里，x.shape[0]表示的时图片的个数，即十张。
x.shape[1]和x.shape[2]表示图片大小为128x128。
x.shape[3]表示图片的通道数，即3。

3.ksize
上面说了，ksize是一个思维向量。
ksize=[a,h,w,b] a和b分别表示batch和channel，因为一般情况下我们不在batch和channel上面进行池化操作，所以a和b的值一般设为1。h和w就是池化窗口的大小了。

4.strides
同卷积一样
strides=[a,b,c,d]这四个变量中，a和d一般情况下都设置为1。
b，c分别表示在卷积时，卷积核每次左右移动步长为b，上下移动步长为c
一般定义是strides=[1,1,1,1]

5.关于参数padding
在池化里面padding的方式有两种，为"SAME"和”VALID"
具体含义见下图所示。
"""

（注：该图片从【深度学习框架TensorFlow】零基础入门|应用 视频中获取）

（如有错误欢迎指正）

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