深度卷积神经网络LeNet 5和ResNet的对比以及应用分析

针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用,文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述,并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述,并指出了两种模型面对不同问题的优缺点,且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练,以实现更优的性能。仿真结果表明,ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。