http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...
一 LeNet LeNet 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 共有 層,不包含輸入,每層都包含可訓練參數 每個層有多個Feature Map,每個FeatureMap通過一種卷積濾波器提取輸入的一種特征,然后每個FeatureMap有多個神經元。 數據集 ...
2019-03-31 22:53 0 662 推薦指數:
http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...
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 ...
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 ...
作用:訓練網絡之后保存訓練好的模型,以及在程序中讀取已保存好的模型 使用步驟: 實例化一個Saver對象 saver = tf.train.Saver() 在訓練過程中,定期調用saver.save方法,像文件夾中寫入包含當前模型中所有可訓練變量的checkpoint文件 ...
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 ...
LeNet-5是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構:輸入的二維圖像,先經過兩次卷積層到池化層,再經過全連接層,最后使用softmax分類作為輸出層 模型結構: LeNet-5共有7層(不包含輸入層),每層都包含可訓練參數;每個層有多個Feature Map,每個 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者:hjimce 卷積神經網絡算法是n年前就有的 ...