LeNet-5 目录 LeNet-5 LeNet-5网络结构 tensorflow实现LeNet-5 LeNet-5网络结构 其中池化层均采用最大池化，每一层卷积层后使用的激活函数是sigmoid函数。 这里补充一下 ...

一、 LeNet-5 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。 卷积层的参数较少，这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。 　　LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层 ...

一、前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。 论文下载：请到文章结尾处下载 ...

一、LeNet-5 　　Lenet-5的结构很简单，但是包含神经网络的基本结构，用的是5*5卷积和平均池化，可以用来作为简单的练习，其结构图下： 代码： 二、AlexNet 　　相较于LeNet-5，AlexNet有比较大的特点 ...

LeNet-5实现MNIST分类 本人水平有限，如有错误，欢迎指出！ 1. LeNet-5 1.1 简介 ​ LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主Yann LeCun在一篇名为"Gradient-Based Learning Applied to Document ...

https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 一、前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 本文 ...

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View Code 上面是LeNet-5train.py文件的内容。 与全连接层相比，卷积层的train.py文件主要调整了输入参数的维度，和增加了过滤器的深度 下面是构造六层卷积层的程序 View Code 下面 ...