Lenet

各种分类网络

20问--各种网络类LeNet各层参数1、Input层2、C1卷积层3、S2池化层（下采样层）4、C3卷积层5、S4池化层（下采样层）6、C5卷积层7、F6全连接层8、Output层-全连接层AlexNet
飞翔的河马F·2022-12-15 12:34

【基于深度学习的细粒度分类笔记6】Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

CNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数学基础吗？搞得过SVM之类吗？回头来看，就算是真的，大牛们也确实不算无理取闹，是骡子是马拉出来遛遛，
马卫飞·2022-12-15 12:56

李沐笔记（卷积神经网络（LeNet））

LeNet（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。
qq_42310607·2022-12-15 08:34

torch 网络参数查看,参数量统计

以LeNet为例：importtorchfromtorchsummaryimportsummaryclassLeNet5(torch.nn.Module):def__init__(self,num_classes
zhaosuyuan·2022-12-14 15:27

GAN 系列的探索与pytorch实现 (数字对抗样本生成)

系列的探索与pytorch实现(数字对抗样本生成)文章目录GAN系列的探索与pytorch实现(数字对抗样本生成)GAN的简单介绍生成对抗网络GAN的基本原理大白话版本非大白话版本数字对抗样本产生步骤1：用`LeNet
风信子的猫Redamancy·2022-12-14 14:30

PyTorch之实现LeNet-5卷积神经网络对mnist手写数字图片进行分类

论文：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition简单介绍意义：对手写数据集进行识别，对后续卷积网络的发展起到了奠基作用特点：1）局部感受野(localreceptivefields):基于图像局部相关的原理，保留了图像局部结构，同时减少了网络的权值。2）权值共享(sharedweights):也是基于图像局部相关的原理，同时减少网络的权值参
我是一名程序媛·2022-12-14 07:06

卷积神经网络入门

基本内容ILSVRC：ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge国际图像分类领域竞赛LeNet（深度：5，又名LeNet-5）LeNet的网络结构，麻雀虽小
Oracle中文开发者社区·2022-12-14 07:31

pytorch 查看模型参数 模型参数聚合

只保存参数torch.save(model.state_dict(),path)保存整个模型torch.save(net,r'LeNet.pth')层数少的模型没多大差别当你训练一个网络，想要提取中间层的参数
望舒向晚·2022-12-13 07:15

1.Pytorch实现LeNet-5

一、LeNet-5模型结构图如上图，LeNet-5模型一共有七层，2个卷积层，2个池化层，3个全连接层网络结构从左至右，输入图片大小为32x32第一个卷积层，卷积核个数为6，大小为5x5第一个池化层，过滤器大小
胡尼迪·2022-12-12 01:28

AlexNet网络详解

LocalResponseNormalization，LRN）1.5Dropout二、Alex网络1.网络结构2.参数数量3.代码实现Keras实现TensorFlow实现pytorch实现：由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet
Louie_0·2022-12-11 19:40

《动手学深度学习》-学习笔记task5

二维互相关运算1.2.2二维卷积层1.2.3特征图与感受野1.2.4填充与步幅填充步幅1.2.5多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1x1卷积层1.3卷积层与全连接层的对比1.4池化二维池化层2.Lenet2.1ConvolutionalNeuralNetworks2.2LeN
紫砂痕·2022-12-11 19:26

pytorch入门03--lenet网络

‘模型构建部分importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):#定义Lenet网络结构类
奋斗小崽·2022-12-11 17:13

干货| LeNet-5模型详解（附Python详细代码及注释）

LeNet-5模型是YannLeCun教授与1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络
SophiaCV·2022-12-11 13:15

卷积神经网络 c语言代码,【CNN】卷积神经网络(示例代码)

它最先由lecun在LeNet[40]中提出，网络结构如下图所示。
市井小鸣·2022-12-11 12:51

基于深度学习的车牌识别项目的APP部分之图像预处理（一）：C语言读取bmp图像信息

四、完整代码实现本文是将用SoCFPGA板子实现的车牌识别项目，用的改写的LeNet网络。主
w²大大·2022-12-11 12:49

简单明了的理解神经网络BP传播算法

最近在用numpy实现Lenet5的时候发现网络结构的正向传播理解没问题，但是在对误差逆传播的理解却很是困惑，在查了一些资料却发现对对神经网络的BP传播理解也不是很透彻，看来学习这件事来不得半点虚的。
小-灰-灰·2022-12-10 19:37

一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(一)总体概述

：CNN-FPGA链接跳转界面如下：大佬的该项目已经发表论文，而且开源工程结构清晰，同时附带了硬件文档，所以对于咱们初学者来说，这个项目很友好发表的论文：硬件文档：1.2项目介绍用ZYNQFPGA搭建LeNet
鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-10 06:48

卷积神经网络入门

基本内容ILSVRC：ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge国际图像分类领域竞赛LeNet（深度：5，又名LeNet-5）LeNet的网络结构，麻雀虽小
北极象·2022-12-10 06:47

seresnet50训练自己的数据集_TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接：请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型。
weixin_39639096·2022-12-09 19:17

吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络

吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络1.经典网络(ClassicNetworks)1.1LeNet-51.2AlexNet1.3VGG-161.4GoogLeNet1.4.1GoogLeNet的特点
奔跑的chanchanchan·2022-12-09 12:27

卷积神经网络相关模型

卷积神经网络相关模型1.CNN架构2.CNN架构模型2.1LeNet模型2.2Alexnet模型2.3VGG16模型2.3.1使用多层小卷积核代替一层大的卷积核优点2.3.2使用1*1卷积核优点卷积神经网络基本概念相关知识连接卷积神经网络基本概念相关知识连接
荼靡，·2022-12-09 11:41

基于 tensorflow 的鲜花识别

本文中，采用了卷积神经网络的深度学习方法来实现对鲜花种类的高精度识别，先是对原始图像进行预处理；然后是以LeNet-5卷积神经网络模型为基础建立网络模型，再进行模型训练后得到鲜花识别分类器；最后分析实验结果并与其它花卉识别的算法进行对比
青木瓜-大数据开发-RW·2022-12-09 11:40

用残差网络实现MNIST数据集手写数字识别

关于残差网络，知乎上有篇文章讲的不错，供参考：详解残差网络残差网络比起LeNet等简单的神经网络，不同之初在于，多了一个连接线。
做个好男人！·2022-12-09 09:40

HBU_神经网络与深度学习 实验9 卷积神经网络：基于两种经典卷积神经网络的手写体数字识别实验

目录写在前面的一些内容一、基于LeNet实现手写体数字识别实验1.数据数据预处理2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、基于残差网络的手写体数字识别实验？
ZodiAc7·2022-12-09 09:07

OCR与手写字识别

项目围绕HITHCD手写汉字数据库(即将公开)，对多达21,003类、2,000万份手写汉字样本进行了二值化、随机旋转、亮度调整、霍夫变换、透视校正等多种方案增强，并在此基础上复现了LeNet、VggNet
xys430381_1·2022-12-09 08:09

LeNet-5网络结构详解和minist手写数字识别项目实践

参考论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition组成网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。输入层：32×32（输入层不计入网络层数）卷积层1：6个5×5的卷积核，步长为1——>（6，28，28）池化层1：MaxPooling，（2，2）——>（6，14，14）卷积层2：16个5×5的卷积核，步长为1——
忙什么果·2022-12-09 07:51

论文大盘点｜卷积神经网络必读的100篇经典论文，包含检测/识别/分类/分割多个领域...

1998年，YannLeCun提出LeNet-5，将BP算法应用到神经网络结构的训练上，形成当代CNN雏形。2012年，在Imagenet图像识别大赛中，Hint
深度学习技术前沿·2022-12-08 21:27

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimen。。。

RuntimeError:Thesizeoftensora(4)mustmatchthesizeoftensorb(3)atnon-singletondimension0】)情景描述：在使用PyTorch搭建好的Lenet
Wupke·2022-12-08 21:38

卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

目录一、CNN与DCNN二、基于pytorch的实现1.LeNet-52.AlexNet一、CNN与DCNN卷积神经网络，如：LeNet深度卷积神经网络，如：AlexNetAlexNet是第一个现代深度卷积网络模型
chenf0·2022-12-08 16:57

【DeepLearning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

本项目使用Pytorch框架，使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet
北村南·2022-12-08 16:44

阅读文献：LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

四个问题要解决什么问题在高速状态下，平衡图像分类方法的精度和效率用什么方法解决提出一种网络模型LeViT方法，在ViT模型基础上，引入卷积模块而不是学习类卷积特征的转换器组件，用特征金字塔替换Transformer中用以的结构（类似LeNet
MRzzyy·2022-12-08 15:35

画出漂亮的神经网络图，神经网络可视化工具大汇总

draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2.NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3
机器学习社区·2022-12-08 13:33

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集 超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax
showswoller·2022-12-08 12:39

如何使用CNN进行物体识别和分类_基于CNN目标检测方法（RCNN系列，YOLO，SSD）

1998年YannLeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积
weixin_39986169·2022-12-08 08:05

mnist tensorrt 运行_深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

这一节我将结合TensorRT官方给出的一个例程来介绍TensorRT的使用，这个例程是使用LeNet完成MNIST手写数字识别，例程所在的目录为：2.代码解析按照上一节的讲解，我们知道Ten
咖侃侃·2022-12-08 08:32

ONNX与TensorRT的使用

ONNXRuntime/TensorRT1、利用TensortRT加速Tensorflow模型主体思想：Tensorflow->TensorRT（pb->uff）以TensorRT官方样例基于手写数字体MNIST数据集的Lenet5
favorxin·2022-12-08 08:45

TensorRT推理手写数字分类（一）

系列文章目录（一）使用pytorch搭建模型并训练文章目录系列文章目录前言一、网络搭建1.LeNet网络结构2.pytorch代码二、网络训练1.pytorch代码2.结果展示三、保存和加载模型1.保存整个网络
做个爱笑的大男孩·2022-12-08 07:32

【Tensorflow】经典卷积网络(LeNet,AlexNet,VGGNet)

【Tensorflow】经典卷积网络(LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet)1.LeNetLenet是一系列网络的合称，包括Lenet1-Lenet5，由YannLeCun
Gardenia190825·2022-12-08 02:17

吴恩达《卷积神经网络》02——经典卷积网络

文章目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG-16四、ResNets1.WhyResNetsWork五、InceptionNetwork1.1x1Convolutions2.InceptionNetworkMotivation3
美式咖啡不加糖x·2022-12-08 02:11

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂
weixin_30268071·2022-12-08 01:31

深度学习进阶

一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有
周小天..·2022-12-07 22:48

图像领域深度学习的七个境界

一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有不错的数据集（比如kaggle猫狗大战）都可以给出一个还差强人意的分类结果(80%多准确率)，虽然不是太高。当然，如果你再加上对特
Weisong Zhao·2022-12-07 22:14

使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别

使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别这篇博客将介绍如何使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别。
程序媛一枚~·2022-12-07 21:26

图像分类、5个网络

按照被提出的时间顺序，涵盖如下卷积神经网络：LeNet：YanLeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。
oogogogogo·2022-12-07 19:24

pytorch搭建网络模型实战-LeNet5

神经网络模型训练步骤1、数据2、模型3、损失函数4、优化器5、迭代训练6、保存模型基本上所有的网络训练过程都可以按这种过程来实现这里以简单的LeNet-5识别手写体数字为例，让大家看到训练的完整流程：importtorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDat
HopeTiger_only1·2022-12-07 15:55

卷积神经网络(LeNet)——【torch学习笔记】

卷积神经网络(LeNet)引用翻译：《动手学深度学习》我们现在准备把所有的工具放在一起，部署你的第一个全功能卷积神经网络。
一个语文不好的NLPer·2022-12-07 09:00

LeNet +课后练习 + 快问快答

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#数据集是单通道28*28的nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),#这层完了后变成6*14*14nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),#输入是6通道，输出是16
小白抗小枪·2022-12-07 09:26

【PyTorch】实现LeNet网络的构建

【PyTorch】实现LeNet网络的构建1.引入相关的包2.获取数据集3.搭建LeNet网络4.第一次定义超参数5.定义测试集的测试函数6.训练网络6.1第二次定义超参数7.画图函数的定义8.实现结果参考内容
带鱼的鱼香肉丝·2022-12-07 09:25

LeNet详解与数据集的训练

1.下载并导入数据集，，需要将数据集导入至代码所在文件夹中，并命名为data。本次展示所用的数据集是cifar数据集classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')traindata=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True
思悦瞳科技·2022-12-07 09:53

lenet实验结果对比

答：损失减小精度提高2.尝试构建一个基于LeNet的更复杂的网络，以提高其准确性。调整卷积窗口大小。
candylu1009·2022-12-07 09:52
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