LeNet

[Pytorch系列-45]：卷积神经网络 - 用GPU训练AlexNet+CIFAR10数据集

article/details/121279002目录第1章torchvision+GPU训练概述1.1为什么需要通过torchvision1.2torchvision详解1.3GPU训练第2章手工搭建LeNet
文火冰糖的硅基工坊·2022-06-03 07:37

学习记录：卷积神经网络———卷积与池化

卷积和池化可以追溯到LeNet-5网络，这是由Lecun等人于1998年所提出的，其中的卷积与池化操作这一概念，对后来的卷积神经网络的发展影响巨大。它的网络结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
文职人员·2022-06-01 16:40

深度学习——卷积神经网络（CNN）简介

卷积神经网络简介文章目录卷积神经网络简介前言一.如何理解卷积1.1什么是卷积1.2为什么要卷积二.神经网络的结构三.卷积层四.池化层五.全连接层六.数据训练七.常见的卷积神经网络1.LeNet2AlexNet3
南方惆怅客·2022-06-01 16:04

TensorFlow笔记_经典卷积神经网络_LeNet_AlexNet_VGGNet_InceptionNet_ResNet

classLeNet5(Model):def__init__(self):super(LeNet5,self).
精灵耶·2022-05-25 07:31

动手深度学习4——经典卷积神经网络

LeNet先使用卷积层来学习图片空间信息，然后使用全连接层来转换到类别空间。
小雨啊啊啊.·2022-05-20 07:08

动手学习深度学习——深度卷积神经网络Alexnet

2、AlexNet与LeNet的区别第⼀，与相对较⼩的LeNet相⽐，AlexNet包含
橙子吖21·2022-05-20 07:47

基于CNN的图像分类综述(包含小样本图像/零样本图像、细粒度图像分类)

1.深度学习网络模型发展史图1，网络模型发展方向：图2，网络模型发展史：通过上面的两幅图，我们大致了解到CNN的发展轨迹，下面将介绍其中的一些典型网络：1.1LeNet-5LeNet-5的论文是在1998
骚火棍·2022-05-17 16:06

卷积神经网络的原理公式推导与实现

这里也先列出一个资料供参考：[1]DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）[2]LeNet-5,convolutionalneuralnetworks[3]卷积神经网络[4]NeuralNetworkforRecognitionofHandwrittenDigits
戎·码一生·2022-05-17 07:33

pytorch自学笔记——LeNet+AlexNet+VGG+NiN+GoogleNet

一、LeNetLeNet（LeNet-5）由两个部分组成：*卷积编码器：由两个卷积层组成;*全连接层密集块：由三个全连接层组成。
还是那个狗蛋·2022-05-16 07:38

关于 LeNet 在测试集上的精度始终为 0.1 这一问题

目录一、问题背景二、问题解决三、进一步探讨一、问题背景搭建LeNet用来学习FashionMNIST数据集，batchsize为64，学习率为0.05，训练/测试10个Epoch：importtorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.transformsimportToTensor
raelum·2022-05-16 07:50

tensorflow2 搭建LeNet5训练MINST手写数字数据集并用c++ opencv4.5.5 DNN加载模型预测结果

目录一、LeNet5网络介绍二、环境搭建三、网络搭建以及训练3.1、加载数据集3.2、网络搭建3.3、模型训练3.4、模型固化四、c++opencv加载模型一、LeNet5网络介绍LeNet5这个网络包含了深度学习的基本模块
python小广·2022-05-15 07:50

Pytorch学习笔记（八）——LeNet

目录一、LeNet简介二、搭建LeNet三、训练LeNet一、LeNet简介LeNet（又称LeNet-5）是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。
raelum·2022-05-13 07:24

机器学习（18）——卷积神经网络（三）

1998年LeCun提出了LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、池化层、全连接层等概念。
进击的南方仔·2022-05-10 08:11

PyTorch学习笔记6——模型细节学习

在卷积神经网络中，参考书籍介绍了LeNet,AlexNet,VGG,NiN,GoogleNet,ResNet,DenseNet等网络6.1批量归一化6.1.1批量归一化（batchmormalization
Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

调参侠带你入门深度学习：Lenet分类实战（1）：模型的构建

定义模型首先我们创建好model.py文件夹：然后我们先来了解一下Lenet网络，这个网络是CNN的开山之作，网络结构非常简单，很适合入门。导入库importtorch.nnasnn#构建网
神佑我调参侠·2022-05-08 07:09

基于LeNet实现拍摄手写数字识别

文章目录1实验内容2实验原理LeNet:3具体实现基于PaddlePaddle实现LeNet加载数据：建立模型：模型训练：模型测试：基于Pytorch实现LeNet5加载数据：建立模型：模型训练：拍摄手写数字识别拍照采集手写数字图片处理送入网络测试图片平移
Yuetianw·2022-05-04 07:43

CV-CNN-2014：GoogLeNet-V1【构建密集的块结构（Inception）来近似最优的稀疏结构】【增加网络的depth和width，但是参数数量却仅为AlexNet的1/12】

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见大话CNN经典模型：VGGNet），而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多
u013250861·2022-05-02 07:25

[caffe]深度学习之图像分类模型googlenet[inception v1]解读

跟vgg不同的是，googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然有22层，但大小却比alexnet和vgg都小很多，差不多20m的样子。
sunbaigui·2022-05-02 07:24

目标检测入坑指南1：LeNet神经网络

学了蛮久的目标检测了，但是有好多细节总是忘或者模棱两可，感觉有必要写博客记录一下学习笔记和一些心得，既可以加深印象又可以方便他人。博客内容集成自各大学习资源，所以图片也就不加水印了，需要自取。本专栏会详细记录本人在研究目标检测过程中的所学所感，主要包括：1.目标检测算法解读，如R-CNN系列、YOLO系列；2.论文阅读笔记；3.其它目标检测相关的概念和技巧，如attention机制的应用。由于水平
Convolution@·2022-05-01 19:50

NIN网络（1*1卷积层的意义）

NiN去掉了LeNet/AlexNet/VGG最后的全连接层，取而代之地，NiN使用了输出通道数等于标签类别数的NiN块，然后使用全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接用于分类。
捣蛋鬼233·2022-05-01 19:49

今日学习——卷积神经网络（CNN）

边界检测——一个小例子感受卷积三、CNN里的一些概念1.padding2.stride步长3.pooling池化4.多通道卷积5.1x1卷积层6.感受野四、一个完整的卷积神经网络五、一些经典的CNN模型1.LeNet2
努力学习的小王同学！·2022-04-28 07:19

深度学习卷积神经网络参数计算

代码实现与验证参考资料本文参考了这篇文章：https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html（本来不想自己写一遍的，无奈这篇文章后面的公式看得不太清楚）本文将基于LeNet
三个臭皮姜·2022-04-27 07:14

【八问八答】卷积神经网络

.卷积的含义、类型有什么一维卷积二维卷积卷积的类型有什么3.卷积层是什么、性质有什么卷积层含义卷积层性质4.汇聚层是什么汇聚层含义汇聚层类型5.典型的卷积网络结构是什么6.典型的卷积神经网络有什么1）LeNet
allein_STR·2022-04-25 07:49

2D目标检测论文大盘点（37篇）

文章目录1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.OverFeat5.GoogLeNet6.ResNet7.DenseNet8.R-CNN9.SPP-Net10.FastR-CNN11.CascadeR-CNN12
迪菲赫尔曼·2022-04-22 07:57

【干货】用tensorRT加速yolov5全记录，包含加速前后的数据对比

TensorRT实现模型yolov5的加速，附自己测的数据对比安装tensorRT首先了解自己ubuntu、CUDA和cuDNN版本安装TensorRT使用tensorRT加速LeNet进行验证tensorRT
Activewaste·2022-04-16 07:42

卷积神经网络之LeNet5手写识别及代码中一些常见问题的解决

LeNet5手写识别关于LeNet5结构，前面已经专门写过一篇文章做了详细分析，如果有小伙伴不太清楚具体结构或想要加深一下对LeNet5结构的理解，可参见https://blog.csdn.net/fencecat
Zkaisen·2022-04-12 07:09

卷积神经网络实战之LeNet5股票预测代码实现及遇到各种问题的解决方案

LeNet5股票预测：预测股票走势是上涨还是下跌1.LeNet5股票预测2.数据预处理(1)归一化(2)滑动平均(3)加窗取股票样本(4)分割数据集(5)OneHot编码3.设计LeNet5网络结构(1
Zkaisen·2022-04-12 07:37

卷积神经网络（tensorflow）_5

卷积计算过程感受野全零填充（padding）TF描述卷积计算层批标准化（batchnormalization，BN）池化（pooling）舍弃（dropout）卷积神经网络Cifar10数据集卷积神经网络搭建示例实现LeNet
小元宝宝·2022-04-08 18:26

卷积神经网络CNN历史漫步（一）

文章目录1.卷积神经网络CNN——起源2.CNN发展简史概述3.Neocoginitro19804.LeCunBP19895.Cresceptron19926.开山之作LeNet-519987.GPU-CNN20068
花開酒暖·2022-04-08 07:51

深入浅出Pytorch系列（3）：主要组成模块

2.模型搭建：以LeNet为例（手写数字辨识）进行说明：LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别
雪女579·2022-04-07 07:25

【深度学习】LeNet-5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet

##LeNet-5：结构C-P-C-P-FC-FC，即卷积1-池化-卷积2-池化-全连接1-全连接2-softmax输出层##AlexNet：结构5个卷积层，3个全连接层，共八层，6千万参数（即60M个参数
Mister Zhu·2022-04-06 07:23

基于Keras实现常见卷积神经网络模型（Lenet-5、Alexnet、VGG16）

文章目录1.测试数据的准备2.Lenet-5网络模型的搭建2.1Lenet-5模型结构概述2.2Lenet-5模型搭建2.3测试结果3.Alexnet网络模型的搭建3.1Alexnet模型结构概述3.2Alexnet
开着奔驰种地·2022-04-06 07:49

集成学习-模型融合（Lenet，Alexnet，Vgg）三个模型进行融合-附源代码-宇宙的尽头一定是融合模型而不是单个模型。

就像我们做深度学习，可能我的数据集有好多种，但是lenet,vgg,alexn
小馨馨的小翟·2022-04-06 07:09

卷积神经网络与LeNet的应用——MNIST手写数字识别

1.神经网络三要素模型结构，eg:深度学习的网络结构(DLNet)。测试数据，寻找到合适的数据集即可。误差调整（损失函数），eg:Relu(校正的线性单元)、PRelu(前面的改进版)。两个函数都可减少sigmod函数导致的水波现象。2.卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN），在此简单的介绍一下自己的理解。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于：卷积
longlivesmdc·2022-04-05 07:31

运用LeNet-5卷积神经网络进行MNIST手写数字图像识别

前一篇（tensorflow全连接神经网络手写数字图像识别）主要针对简单神经网络的图像识别方法进行了模块模板提取和实战演练；本文在全连接网络的基础上，增加了卷积层和池化层，构建了典型的LeNet-5神经网络
小周同学sempre·2022-04-05 07:00

卷积神经网络初探——LeNet-5的原理与手写数字识别的实现

本文基于您已经了解卷积神经网络的基本知识，在此之上介绍LeNet5的原理，以及利用它实现MNIST手写数字识别。
weixin_34161083·2022-04-05 07:29

卷积神经网络车牌字符识别matlab,一种基于卷积神经网络的车牌字符识别方法与流程...

本发明涉及机器学习领域，特别涉及基于LeNet-5卷积神经网络构建一种改进的卷积神经网络结构，以用于车牌字符识别。背景技术：：LeNet-5是最早提出的用于识别手写体数字方面的一种卷积神经网络模型。
早鸟·2022-04-05 07:29

基于LeNet5的手写数字识别神经网络

在这里我们着重介绍一下在1998年首次被提出的CNN元组LeNet。
Sinova_L·2022-04-05 07:07

第2例 基于卷积神经网络LeNet的手写体数字识别

第2例基于卷积神经网络LeNet的手写体数字识别卷积操作就是提取图像的边缘纹理特征的。
kinga-AI学长·2022-04-05 07:02

深度学习之神经网络

1.LeNet5：最早的卷积神经网络，卷积层+AveragePooling+全连接2.Alexnet详解亮点3.VGG4.NIN，1*1卷积核（NetworkinNetwork）注：1x1卷积一般只改变输出通道数
祝小梦·2022-04-04 07:37

深度学习（五）基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

原文作者：aircraft原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html参考博客：https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921目前人工智能神经网络已经成为非常火的一
weixin_33806300·2022-04-04 07:13

深度学习实战：LeNet实现CIFAR-10图像分类

1.数据集介绍  利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集，包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集，也是一个很经典的图像分类数据集，由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集，一共包含10个类别的RGB彩色图片。  PyTorch的CI
Jsper0420·2022-04-01 07:01

pytorch+net链接整理 2020-08-10

FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较https://www.jianshu.com/p/0a6875fec23a卷积神经网络之LeNet（
Cen.c·2022-03-30 07:48

文献阅读之路

经典网络【11.2】14年VGG16实验时发现继续堆叠更深时精度更差15年Resnet残差网络不是单纯地堆叠，加了一个Identity保证网络有保底是一个通用网络结构，用于特征提取【11.4】1995年LeNet
bu volcano·2022-03-24 02:19

深度学习TF—8.经典CNN模型—LeNet-5、VGG13、AlexNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet

文章目录一、LeNet-51.LeNet-5对cifar10分类实战二、VGG131.VGG13对cifar10分类实战三、AlexNet四、GoogLeNet五、ResNet—深度残差网络1.ResNet18
哎呦-_-不错·2022-03-23 08:05

CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet

CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。
louwill12·2022-03-23 08:57

tf中的常见卷积网络（残差网络ResNet）

tf中的常见网络目录tf中的常见网络1.tf中常见的卷积网络介绍2.1x1卷积核的作用3.ResNet（残差网络）4.CFAR100实战（基于ResNet18）1.tf中常见的卷积网络介绍LeNet-5
哈工程第一亚索·2022-03-23 08:54

经典深度学习网络(LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet、GoogleNet)

总结经典的深度学习模型（pytorch、tensorflow实现）参考书目：《深度学习算法原理与编程实战》|蒋子阳著一、LeNet-51、LeNet-5网络简介LeNet-5是一个专为手写数字识别而设计的最经典的卷积神经网络
kiki啊·2022-03-23 08:22

经典的卷积神经网络

目录LeNet-5AlexNetVGGGoogLeNetStackmorelayersResNetBasicBlockResBlockDenseNetLeNet-528*28Subsampling并不是
天人合一peng·2022-03-23 08:13

CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet

CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet目录CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet1
clover_my·2022-03-23 07:07
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