LeNet-5 目錄 LeNet-5 LeNet-5網絡結構 tensorflow實現LeNet-5 LeNet-5網絡結構 其中池化層均采用最大池化，每一層卷積層后使用的激活函數是sigmoid函數。 這里補充一下 ...

一、 LeNet-5 LeNet-5是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 卷積神經網絡能夠很好的利用圖像的結構信息。 卷積層的參數較少，這也是由卷積層的主要特性即局部連接和共享權重所決定。 　　LeNet-5共有7層，不包含輸入，每層都包含可訓練參數；每個層 ...

一、前言 LeNet-5出自論文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 本文將從卷積神經網絡結構的基礎說起，詳細地講解每個網絡層。 論文下載：請到文章結尾處下載 ...

一、LeNet-5 　　Lenet-5的結構很簡單，但是包含神經網絡的基本結構，用的是5*5卷積和平均池化，可以用來作為簡單的練習，其結構圖下： 代碼： 二、AlexNet 　　相較於LeNet-5，AlexNet有比較大的特點 ...

LeNet-5實現MNIST分類 本人水平有限，如有錯誤，歡迎指出！ 1. LeNet-5 1.1 簡介 ​ LeNet-5是由“深度學習三巨頭”之一、圖靈獎得主Yann LeCun在一篇名為"Gradient-Based Learning Applied to Document ...

https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 一、前言 LeNet-5出自論文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 本文 ...

...

View Code 上面是LeNet-5train.py文件的內容。 與全連接層相比，卷積層的train.py文件主要調整了輸入參數的維度，和增加了過濾器的深度 下面是構造六層卷積層的程序 View Code 下面 ...