原始論文中的網絡結構如下圖: keras生成的網絡結構如下圖: 代碼如下: 50次迭代,識別率在97%左右: 相關測試數據可以在這里下載到。 ...
之前一直說的是 FPGA實現的指導思想,后續做里一個 基於LeNet 的MNIST 實現,整體效果可以在B站上看看。鏈接如下 https: www.bilibili.com video BV ru X hB spm id from . . . 具體用到的參數已經在QQ群中分享出來,包括權重 和中間數據 方便實現的時候對比是否coding正確。 后續會去講如何一步步實現,每個模塊的實現,看大家有沒 ...
2022-02-27 00:11 0 1350 推薦指數:
原始論文中的網絡結構如下圖: keras生成的網絡結構如下圖: 代碼如下: 50次迭代,識別率在97%左右: 相關測試數據可以在這里下載到。 ...
參考資料:https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 代碼實現: 結果: ...
目錄 代碼一 代碼二 代碼三 代碼一 訓練代碼: 測試代碼: 代碼二 來源:https://blog.csdn.net/u014453898/ ...
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 ...
因為卷積神經網絡的經典模型是:Lenet-5實現,只要理解了這個的前向傳導過程,基本上就OK了,因此我們后面主要講解Lenet-5的實現。 輸入尺寸:32*32 卷積層:3個 降采樣層:2個 全連接層:1個 輸出:10個類別(數字0-9的概率) 一、理論階段 ...
關於LeNet-5 LeNet5的Pytorch實現在網絡上已經有很多了,這里記錄一下自己的實現方法。 LeNet-5出自於Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用於手寫數字識別,也是首批在圖像識別中運用了卷積的網絡 ...
這兩周我學習了北京大學曹建老師的TensorFlow筆記課程,認為老師講的很不錯的,很適合於想要在短期內上手完成一個相關項目的同學,課程在b站和MOOC平台都可以找到。 在卷積神經網絡一節,課程以lenet5為例,給出了完整的代碼,通過這樣一個例子完成了模型構建、較大數據量的訓練和測試。整個代碼 ...
先說一個小知識,助於理解代碼中各個層之間維度是怎么變換的。 卷積函數:一般只用來改變輸入數據的維度,例如3維到16維。 Conv2d() 一個小例子: 卷積神經網絡實戰之Lenet5: 下面放一個示例圖,代碼中的過程就是根據示例圖進行 ...