LeNet 第23页

卷积神经网络模型

卷积神经网络模型卷积神经网络（LeNet)模型结构：卷积层块，全链接层块卷积层块：2个卷积层+最大池化层的结构组成。

Kevin小鲨鱼·2022-09-25 07:23

【LeNet-5类似网络识别FashionMNIST】

LeNet-5网络简介LeNet由YannLecun创建，属于提出最早的一类神经网络，有着良好的学习和识别能力。

夜晚烟火·2022-09-23 22:09

总结3-常见深度学习网络入门：pytorch实例

1、PyTorch实例入门（1）：图像分类1）利用Pytorch，搭建最基本网络Lenet，实现图像分类。该例子麻雀虽小，五脏俱全，入门非常合适。

三世·2022-09-23 20:13

Tensorflow学习笔记九——经典卷积神经网络

简介LeNet-5，AlexNet，VGGNet，InceptinNet-v3，ResNet9.1LeNet-5卷积网络模型1.模型结构第一层：输入层，3232分辨率黑白图像。

谢欣燕·2022-09-21 15:35

深度学习之CNN卷积网络

2.2池化的方法三、卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork）3.1核心3.2卷积神经网络两大特点四、图像填充4.1图像卷积的两个常见问题4.2图像填充核心五、经典的CNN模型5.1LeNet

谷雨白·2022-09-20 09:03

DL框架之Deeplearning4j：深度学习框架Deeplearning4j的简介、安装、使用方法之详细攻略

Deeplearning4j的简介1、Deeplearning4j特点2、DL4J的几个模块深度学习框架Deeplearning4j的安装深度学习框架Deeplearning4j的简使用方法1、Deeplearning4J定义LeNet

一个处女座的程序猿·2022-09-20 07:05

卷积神经网络LeNet和深度卷积神经网络AlexNet的区别与实现

目录LeNetLeNet的实现AlexNet——更大更深的LeNetAlexNet和LeNet的区别：AlexNet的实现LeNet总体来看，LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：卷积编码器：由两个卷积层组成

SaltyFish_Go·2022-09-19 12:55

卷积神经网络 AlexNet详解

（2）ReLU激活函数：LeNet采用的是sigmoid激活函数，因sigmoid函数在饱和阶段(函数两端）导数趋近于0，故在反向计算

王阿宅-自定义·2022-09-19 12:55

Pytorch深度卷积神经网络AlexNet

深度卷积神经网络AlexNetAlexNet网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.569，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接classAlexNet

Jokic_Rn·2022-09-19 12:55

pytorch学习——深度卷积神经网络（AlexNet）

一、AlexNet模型AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。

别摆了，张同学·2022-09-19 12:21

深度学习之卷积神经网络 AlexNet

AlexNet是2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积，结构如下图所示。

奔跑的大西吉·2022-09-19 12:20

深度卷积神经网络（AlexNet）

在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域。

Sonhhxg_柒·2022-09-19 12:50

深度学习笔记2——卷积神经网络、LeNet5

1、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）1.1局部感受野(LocalReceptiveFields)对于一般的深度神经网络，往往会把图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，而卷积神经网络则是把每一个隐藏节点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数训练的数量。例如，一张1024×720的图像，使用9×9的感受野，则只需要81个权值参数。对于一般的视觉也

卖strawberry的小女孩·2022-09-10 07:13

Pytorch CIFAR10 图像分类篇汇总

PytorchCIFAR10图像分类篇汇总接下来我会分别利用深度学习的方法，用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类大概预计的模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet

风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:56

从零开始搭建自己的卷积神经网络：day.2--LeNet.5复现

直接贴lenet-5的代码吧importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#加载数据mnist=input_data.read_data_sets

@彼岸花·2022-09-08 08:28

CNN-1: LeNet-5 卷积神经网络模型

1、LeNet-5模型简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognitionr[1]中提出的

weixin_30807677·2022-09-08 08:57

❀项目复现❀基于CIFAR-10+LeNet的训练实现

环境要求pytorch基于pytorch深度学习框架，利用数据集CIFAR-10，在网络lenet5上进行训练。在torch中datasets可直接加载，所以不用单独下载。

夏天｜여름이다·2022-09-08 08:57

CNN学习系列：千里之行始于足下——使用PyTorch复现经典LeNet网络

导语：1998年，Lecun等人在论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition里第一次定义了CNN网络结构，该网络被称为LeNet，成为CNN

卖篇论文娶媳妇·2022-09-08 08:56

TensorFlow神经网络（八）卷积神经网络之Lenet-5

一、Lenet神经网络基本结构【注】内容来自MOOC人工智能实践TensorFlow笔记课程第七讲第2课注意，最后将第二池化层后的输出拉直送入全连接层。

petSym·2022-09-08 08:56

LeNet 网络复现

LeNet-5网络复现LeNet-5论文传送门https://ieeexplore.ieee.org/document/726791参数总量：61706一些固定的超参数batch_size=64lr=0.001criterion

RaphaelCA·2022-09-08 08:55

LeNet复现pytorch --简单神经网络的搭建与训练

LeNet网络简介：首先介绍一下LeNet,定义了CNN的基本组件，是CNN的鼻祖。LeNet由七层CNN组成，C1卷积层:使用6个5*5的卷积核，得到6个featuremap。

奶盖芒果·2022-09-08 08:24

用Tensorflow2搭建经典的卷积神经网络（LeNet,AlexNet,VGG16,ResNet50）

最近看了卷积神经网络的一些经典论文，用Tensorflow2进行了复现，其中包括LeNet,AlexNet,VGG16,ResNet50,并且在数据集上进行了测试，能够正常训练，结果表明搭建的没有问题。

就叫乾龙呀丶·2022-09-08 08:23

Lesson 16.6&Lesson 16.6 复现经典架构：LeNet5& 复现经典架构 (2)：AlexNet

4复现经典网络：LeNet5与AlexNet4.1现代CNN的奠基者：LeNet5使用卷积层和池化层能够创造的最简单的网络是什么样呢？

Grateful_Dead424·2022-09-08 08:53

我复现的第一个神经网络: LeNet

目录1.LeNet简介2.LeNet实现3.实验结果Reference学习深度学习已经有小一年的时间，看了很多视频和书本内容，学习了很多代码，可始终感觉认知不够扎实。

程序猿老甘·2022-09-08 08:22

使用ResNet-50实现图像分类任务

摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。

小乐快乐·2022-09-05 07:15

TensorFlow-手写数字识别（三）

本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（二）的基础上，将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络，实现手写数字识别。

码农爱学习·2022-09-03 07:38

《神经网络与深度学习》-卷积神经网络

1.3卷积的数学性质1.3.1交换性1.3.2导数2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4典型的卷积网络结构3参数学习3.1误差项的计算4典型的卷积神经网络4.1LeNet

你电吴彦祖·2022-09-01 07:55

猫狗图像数据集上的深度学习模型性能对比

LeNet模型简介1.LeNetLeNet-5由七层组成（不包括输入层），每一层都包含可训练权重。

小段学长·2022-08-30 09:16

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（四）

前言经过前段时间研究，从LeNet-5手写数字入门到最近研究的一篇天气识别。我想干一票大的，因为我本身从事的就是

林夕07·2022-08-24 09:52

了解1D和3D卷积神经网络|Keras

2维CNN|Conv2D这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神

小白学视觉·2022-08-23 12:42

李沐d2l(十)--卷积层Ⅱ

文章目录一、池化层1二维最大池化2填充、步幅和多个通道3平均池化层4代码二、LeNet三、AlexNet1与LeNet的区别2其它改进3代码四、使用块的网络VGG1VGG块2代码五、NiN1NiN块2NiN

madkeyboard·2022-08-19 21:06

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（三）

天学习挑战赛目录前言基本思路激活函数Sigmoid函数Tanh/双曲正切激活函数ReLU激活函数损失函数作用建立神经网络模型参数说明CNN模型网络结构训练模型训练结果评估模型加载模型评估测试测试结果总结前言经过前段时间研究，从LeNet

林夕07·2022-08-19 12:40

【动手学深度学习】---0x07：卷积神经网络

【动手学深度学习】—0x07：卷积神经网络1）卷积神经网络（LeNet）卷积层解决问题：卷积层保留输入形状，使图像的像素在高和宽两个方向上的相关性均可能被有效识别卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算

和BUG做朋友的ZORO·2022-08-19 07:14

深度学习快速上手——基于 MegEngine 的 LeNet 快速训练与部署

｜本文转载自知乎@嘿呀嘿个人blog。1.前言Megengine是旷视科技开发的一款训练推理一体化的深度学习框架，类似于pytorch，tensorflow。使用Megengine可以快速实现常见的深度学习模型，本文将使用Megengine实现手写数字识别，以完成深度学习的两大步骤：训练和预测。通过本文，读者对深度学习的最基本流程和Megengine框架的使用方法有大致了解。2.环境安装在命令行输

·2022-08-18 18:33

不同类型的卷积操作

每次移动一个格子这种卷积操作叫VALUEPadding，卷积操作后原图比特征图要大，每次移动的步长为2代表模型：LeNet：最早使用stack单卷积+单池化结构的方式，卷积层来做特征提取，池化来做空间下采样

qq_25283239·2022-08-15 07:24

卷积神经网络的一些经典网络（Lenet，AlexNet，VGG16，ResNet）

LeNet–5网络网络结构为：输入图像是：32x32x1的灰度图像卷积核：5x5，stride=1得到Conv1：28x28x6池化层：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到

笨笨猪的学习之路·2022-08-13 21:55

第二次学习计划之（LeNET、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet，ResNet）算法

1.LeNETLenet是一系列网络的合称，包括Lenet1-Lenet5，由YannLeCun等人在1990年《HandwrittenDigitRecognitionwithaBack-PropagationNetwork

兮教授～。·2022-08-13 21:25

CNN基础与LeNet框架

活动地址：CSDN21天学习挑战赛一、CNN基础1.输入层：将数据输入到训练网络。卷积层：提取图片特征。池化层：下采样，降低了每个特征映射的维度，但是保留了最重要的信息。最大池化成效最好。全连接层：卷积层和池化层的输出代表了输入图像的高级特征，全连接层的目的就是类别基于训练集用这些特征进行分类。除了分类以外，加入全连接层也是学习特征之间非线性组合的有效办法。使用softmax激励函数作为输出层的多

流萤数点·2022-08-13 21:23

使用GPU进行神经网络计算详解

Pytorch学习笔记（六）：使用GPU的简单LeNet网络模型中也提到了如何实现GPU上的运算，虽然不详细，但是也足够。

不牌不改·2022-08-13 07:06

【DL】基于卷积神经网络的一维数据二分类预测

前言我们经常看到使用LR、SVM、RF等机器学习算法对鸢尾花、葡萄酒种类进行分类的教程；经常看到使用LeNet、VGG、ResNet等卷积神经网络进行图片分类的教程；我们很少看到使用卷积神经网络对鸢尾花

机器不学习我学习·2022-08-12 15:06

AlexNet

一、AlexNet的网络架构AlexNet与LeNet的设计理念非常相似，但也有显著的区别，其网络架构如下图所示：该网络的特点是：AlexNet包含8层变换，有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层

qq_27481087·2022-08-12 07:39

MindSpore:昇思大模型体验平台体验记录

系统会登陆成功：点击”项目”，在下面的搜索栏搜索：lenet5_demo选择第一个：点击fork输入“描述”，点击确定，会进入自己fork后的项目：点击“训练

·2022-08-11 17:58

【深度学习】基于卷积神经网络的天气识别训练

GPU训练导入数据查看数据量预处理加载数据集打印各类型显示部分图片配置数据集(加快速度)建立CNN模型网络结构参数量训练模型模型评估附录（Anaconda配置）前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】从LeNet

林夕07·2022-08-11 14:06

计算机视觉，卷积神经网络，经典及变革案例分析

截图来源为吴恩达老师在Coursera课程ConvolutionalNeuralNetworks第二节的slides经典网络：LeNet-5是最早的经典卷积神经网络，具体见论文[LeCunetal.,1998

祖国翔·2022-08-10 07:55

opencv舌头监测模型+keras神经网络（LeNet）

所以我们需要调整参数让模型吧舌头都识别出来，再通过LeNet模型做后续识别，将不是舌头的剔除掉。首先修改opencv训练后的模型参数，调低scaleFactor值，让模型更敏感，圈出更多的图片（舌头

Shea1992·2022-08-10 07:36

【DL-图像分类】

图像分类一、卷积神经网络基础1、卷积神经网络2、全连接层3、卷积层4、池化层二、LeNet-5三、AlexNet四、VggNet五、GoogLeNet5.1GoogLeNetInceptionV1——22

★半岛铁盒·2022-08-08 07:58

卷积网络如何让测试集准确率上升_你在打王者农药，有人却用iPhone来训练神经网络...

在iOS设备上也可以直接训练LeNet卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone和iPad也能化为实实在在的生产力。

weixin_39917291·2022-08-08 07:54

你在打王者农药，有人却用iPhone来训练神经网络