CNN-LENET参数计算

cnn之LeNet5模型参数浅谈

鄙人最近一直在学习cnn，对于cnn基本流程，工作原理和简单的模型代码都比较熟练了，但是对于经典的cnn模型（如LeNet5,inception3）还是知之甚少。本文就先总结浅谈LeNet,下篇文章再论述Inception-3模型。话不多说，上正文

LeNet-5的背景

只需要记住LeNet模型是第一个应用于数字识别问题的卷积神经网络模型，在Mnist数据集上，正确率可达到99.2%
lenet模型使用tanh和sigmoid来获得非线性输出，一般在池化层之后引入非线性操作。

LeNet-5的结构

总论：Lenet一共有七层（输入层不计算在内），输入为32 * 32 * 1，即为长宽为32，深度为1（rgb = 1时，图片为黑白色），c代表convolution，卷积操作，s代表subsampling，池化操作。数字代表第几层，而不是第几层卷积或者第几层池化。w为权重（注意同一层的权重共享原则），b为偏置，每一层偏置相同。 p代表padding。轮廓填充。s代表stride，移动步长。
LENET lenet moxing

训练参数计算

C1层
输入：32 * 32 * 1
卷积核：5 * 5
卷积核种类：6(map:特征图)
padding=0
stride=1
本层输出：28 * 28（（32-5+2p）/s+1 ）= 28
下层神经元个数:28* 28* 6
可训练参数：（5* 5+1）* 6 = 156 （6个5*5的内核，每个内核有一个偏置）
连接数：（5 * 5+1）*6 *28 *28 （input 和C1之间的连接个数）

S2层
输入：28 * 28 * 6
卷积核种类：6
p = 0
s = 2（采样方式： 2*2区域的4个值相加，乘以一个可训练参数，再加上一个偏置参数，结果通过Sigmoid非线性化）
输出：14（28/2）
下层神经元个数：14 * 14 * 6
可训练参数：6 * （1+1）（采样的权重+偏置参数）
连接数：6 *（1+1）1414

C3层
输入：14 * 14 * 6
卷积核：5 * 5
卷积核种类：16
p= 0
s = 1
本层输出：1010
下层神经元个数：101016
可训练参数：由于S2和C3并不是全链接，因此有两种链接情况 1.c3中的所有map都和S2中的6个map链接2.C3和S2中的部分map链接，表示本层的map是由上层map提取得到的不同组合。Lenet中的组合方式是：C3的前面6个map以S2中相邻的3个map子集作为输入，接下来C3中的6个map以S2中相邻的4个map子集作为输入。然后的3个以不相邻的4个特征图子集为输入。最后一个将S2中所有特征图为输入。
则可训练参数为：6 * （3 * 5 * 5+1）+6 * （4 * 25+1）+3 * （ 4 * 25+1）+（25 * 6+1）=1516
S4层
输入：10 * 10 * 16
采样区域p：22
采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid
卷积核种类：16
输出：5 * 5（10/2）
下层神经元个数：5 * 5 * 16
可训练参数：（1+1）16
连接数：（2 * 2+1）16 * 5 * 5
S4中每个特征图的大小是C3中特征图大小的1/4
C5层
输入：5516（全连接，因为卷积核与输入尺寸相同）
卷积核：55
卷积种类:120
输出：1 * 1（单位特征图）
下层神经元个数：120
可训练参数：120 （5 * 5+1）* 16
连接数：120*（5*5+1）*16（全连接训练参数即为链接参数）
F6-full connettion层
输入：c5 120维向量