卷積神經網絡入門：LeNet5（手寫體數字識別）詳解
第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖，以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡： 下面是改進后的LeNet5網絡： ...
原文：手寫數字識別——基於LeNet-5卷積網絡模型
在 手寫數字識別 利用Keras高層API快速搭建並優化網絡模型 一文中，我們搭建了全連接層網絡，准確率達到 . ，但是這種網絡的參數量達到了近 萬個。本文將搭建LeNet 網絡，參數僅有 萬左右，該網絡是由Yann LeCun在 年提出，是歷史上第一代卷積神經網絡。關於其歷史可閱讀另一篇博客 冬日曙光 回溯CNN的誕生 。 模型結構 LeNet 提出至今過去了很久，因此其中的很多算法都已經被代 ...
2020-02-06 16:29 0 1488 推薦指數：
相關推薦
手寫數字圖片識別-卷積神經網絡
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集，一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽，其中有6W張是訓練集，1W張是測試集。 其中，x_train為訓練集特征，y_train為訓練集標簽，x_test為測試集特征 ...
Pytorch1.0入門實戰一：LeNet神經網絡實現 MNIST手寫數字識別
記得第一次接觸手寫數字識別數據集還在學習TensorFlow，各種sess.run()，頭都繞暈了。自從接觸pytorch以來，一直想寫點什么。曾經在2017年5月，Andrej Karpathy發表的一篇Twitter，調侃道：l've been using PyTorch a few ...
第14章 LeNet：識別手寫數字
。我們首先回顧LeNet架構，之后使用keras實現網絡，最后將它用在MNIST數據集上評估手寫數字識別。 ...
Tensorflow實現LeNet5網絡並保存pb模型，實現自定義的手寫數字識別（附opencv-python調用代碼）
關於LeNet5 LeNet-5是一個簡單的卷積神經網絡，是用於手寫字體的識別的一個經典CNN 前向傳播過程如下： INPUT層這是神經網絡的輸入，輸入圖像的尺寸統一為32×32。 C１層輸入圖片：32×32 卷積核大小：5×5 卷積核種類：6 輸出feature map大小 ...
CNN-1: LeNet-5 卷積神經網絡模型
1、LeNet-5模型簡介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授於 1998 年在論文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡 ...
使用TensorFlow的卷積神經網絡識別手寫數字（1）-預處理篇
功能： 將文件夾下的20*20像素黑白圖片，根據重心位置繪制到28*28圖片上，然后保存。經過預處理的圖片有利於數字的准確識別。參見MNIST對圖片的要求。 此處可下載已處理好的圖片： https://files.cnblogs.com/files ...
Pytorch卷積神經網絡識別手寫數字集
卷積神經網絡目前被廣泛地用在圖片識別上, 已經有層出不窮的應用, 如果你對卷積神經網絡充滿好奇心，這里為你帶來pytorch實現cnn一些入門的教程代碼 #首先導入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...