http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...
一 LeNet LeNet 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 共有 层,不包含输入,每层都包含可训练参数 每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元。 数据集 ...
2019-03-31 22:53 0 662 推荐指数:
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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 ...
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 ...
作用:训练网络之后保存训练好的模型,以及在程序中读取已保存好的模型 使用步骤: 实例化一个Saver对象 saver = tf.train.Saver() 在训练过程中,定期调用saver.save方法,像文件夹中写入包含当前模型中所有可训练变量的checkpoint文件 ...
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 ...
LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层 模型结构: LeNet-5共有7层(不包含输入层),每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者:hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的 ...