LeNet-5网络搭建详解
LeNet-5是由Yann LeCun设计的用于手写数字识别和机器打印字符的卷积神经网络。她在1998年发表的论文《基于梯度学习的文本识别》中提出了该模型，并给出了对该模型网络架构的介绍。如下图所示，LeNet-5共有7层（不包括输入层），包含卷积层、下采样层、全连接层，而其输入图像为32*32. ...
原文：Pytorch 搭建 LeNet-5 网络
数据集 Mnist 数据集是一个手写数字图片数据集，数据集的下载和解读详见 Mnist数据集解读 。 这里为了对接 pytorch 的神经网络，需要将数据集制作成可以批量读取的 tensor 数据。采用 torch.utils.data.Dataset 构建。 data.py 总体思路：指定Mnist数据集的存储路径后，根据是否为训练集，找到对应的压缩包 图像和标签 ，解压文件并读取数据，利用 ...
2020-06-12 14:25 2 2511 推荐指数：
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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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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年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非 ...
经典网络结构（一）LeNet-5
一、 前言 网络有5层(不考虑没有参数的层，所以是LeNet-5)，包含3个卷积层，2个池化层，2个全连接层，No padding。 LeNet-5(Gradient-Based Learning Applied to Document ...
LeNet-5
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 ...
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LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。可以说，LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world！”。 但是很奇怪的，原本 ...
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