第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是原始的LeNet5网络: 下面是改进后的LeNet5网络: ...
在 手写数字识别 利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型 一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到 . ,但是这种网络的参数量达到了近 万个。本文将搭建LeNet 网络,参数仅有 万左右,该网络是由Yann LeCun在 年提出,是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客 冬日曙光 回溯CNN的诞生 。 模型结构 LeNet 提出至今过去了很久,因此其中的很多算法都已经被代 ...
2020-02-06 16:29 0 1488 推荐指数:
第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是原始的LeNet5网络: 下面是改进后的LeNet5网络: ...
导入依赖 下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集,一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签,其中有6W张是训练集,1W张是测试集。 其中,x_train为训练集特征,y_train为训练集标签,x_test为测试集特征 ...
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了。自从接触pytorch以来,一直想写点什么。曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few ...
。我们首先回顾LeNet架构,之后使用keras实现网络,最后将它用在MNIST数据集上评估手写数字识别。 ...
关于LeNet5 LeNet-5是一个简单的卷积神经网络,是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下: INPUT层这是神经网络的输入,输入图像的尺寸统一为32×32。 C1层输入图片:32×32 卷积核大小:5×5 卷积核种类:6 输出feature map大小 ...
1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络 ...
功能: 将文件夹下的20*20像素黑白图片,根据重心位置绘制到28*28图片上,然后保存。经过预处理的图片有利于数字的准确识别。参见MNIST对图片的要求。 此处可下载已处理好的图片: https://files.cnblogs.com/files ...
卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络充满好奇心,这里为你带来pytorch实现cnn一些入门的教程代码 #首先导入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...