Как работает архитектура LeNet в сравнении с другими моделями распознавания изображений?

LeNet — это сверточная нейронная сеть (CNN), которая изначально разрабатывалась для распознавания рукописных цифр. www.analyticsvidhya.com www.scaler.com Однако в дальнейшем её архитектурные принципы были применены и к другим задачам компьютерного зрения, включая распознавание объектов и лиц. habr.com

Особенность LeNet заключается в последовательном извлечении признаков от простых к сложным. rudesignshop.ru На начальных этапах нейросеть фиксирует базовые элементы изображения, такие как прямые линии и кривые. rudesignshop.ru Последующие слои комбинируют эти простые признаки для выявления более сложных паттернов. rudesignshop.ru

Некоторые отличия LeNet от современных архитектур распознавания изображений:

• Глубина сети. rudesignshop.ru Современные архитектуры содержат десятки слоёв, в то время как у LeNet их всего 7. rudesignshop.ru
• Размер входных данных. rudesignshop.ru Современные сети работают с большими изображениями (224×224 и выше), в то время как оптимальный размер для LeNet — 32×32 пикселя. rudesignshop.ru
• Количество параметров. rudesignshop.ru Современные модели имеют миллионы параметров, в то время как у LeNet их 0,06. rudesignshop.ru
• Методы регуляризации. rudesignshop.ru Новые архитектуры используют dropout и batch normalization, в то время как оригинальная архитектура LeNet не предусматривала их использования. rudesignshop.ru

Несмотря на недостатки, LeNet продолжает демонстрировать высокую эффективность в задачах распознавания рукописных символов и классификации небольших изображений. rudesignshop.ru Кроме того, LeNet считается предшественником современных CNN, и многие принципы его работы используются в других архитектурах. rudesignshop.ru www.scaler.com