Lenet5

使用LeNet5对CIFAR10数据集进行识别分类（pytorch）

LeNet5是一个最早的深度模型，结构如图：CIFAR10数据集包含60000张RGB3通道彩色图片，每个图片大小为32*32，这些图像分为10个类别，每个类别6000张。
张十八员外·2023-01-23 11:08

手把手教你用MindSpore训练一个AI模型！

和上一章的场景一致，我们要训练的模型是用来对手写数字图片进行分类的LeNet5模型请参考（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/）。
昇思MindSpore·2023-01-20 15:59

PyCharm SSH远程连接华为云平台

运行程序：基于Mindspore的LeNet5的手写数字识别程序步骤：在华为云平台中ModelArts控制台创建notebook，创建并运行任务。
五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

LeNet5模型与全连接模型的差异

1问题深度学习训练过程中，有很多的训练模型，我们组就在思考LeNet模型与之前运用的全连接模型在训练精度损失与验证精度损失上有什么差别？2方法这是LeNet模型的主要代码，对数据进行两成卷积与两次池化之后再建立三成全连接即可。classMyNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_chann
算法与编程之美·2023-01-19 00:59

chainer-图像分类-LeNet5代码重构【附源码】

文章目录前言一、LeNet5简单版实现二、利用列表形式进行构建网络总结前言本文以标准的chainer模型构建的方式构建lenet结构，代码阅读性强。
爱学习的广东仔·2023-01-15 10:32

HLS：卷积神经网络LeNet5的实现与测试

目录一、引言二、LeNet5的学习三、数学知识补充四、HLS代码设计五、仿真综合与优化六、Zynq平台搭建测试七、一些注意点八、文献时间线与后续工作一、引言1、开发环境。
Lytain2022·2023-01-12 14:35

pytorch利用LeNet5和ResNet18训练Cifar10数据集

CIFAR10数据集  该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。需
爱听许嵩歌·2023-01-12 09:52

GoogLeNet详细介绍与TensorFlow实现

模块结构3.GoogLeNet网络结构4.Tensorflow实现GoogLeNet结构GoogLeNet，是2014年ILSVRC比赛分类任务的第一名(同年分类任务的第二名是VGG)，该名字是为了向LeNet5
积跬步以至千里。·2023-01-11 20:20

用tensorflow搭建的lenet网络➕源代码

用tensorflow搭建的lenet一、用tensorflow搭建的（可以学习一下pytorch的更简单）lenet5的结构图：二、CNN主要三大特色1.引入库读入数据集并分好训练跟预测总结用tensorflow
IT little white·2023-01-09 10:17

CNN网络--LeNet5

因为卷积神经网络的经典模型是：Lenet-5实现，只要理解了这个的前向传导过程，基本上就OK了，因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。输入尺寸：32*32卷积层：3个降采样层：2个全连接层：1个输出：10个类别（数字0-9的概率）一、理论阶段作为CNN的入门文章，没有打算啰嗦太多的东西，因为什么权值共享、局部感受野什么的，讲那么多，都是那些生物学的相关理论，看了那些玩意，大部分初学者已经烦了。
weixin_33810302·2023-01-09 10:16

LeNet5—论文及源码阅读

LeNet5—论文及源码阅读目录:一、概论二、论文选读三、源码精读四、参考资料一、概论LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。
妙乌·2023-01-09 10:36

DensetNet原理简述以及pytorch在cifar-10上的训练

1.DensetNet背景介绍1.卷积神经网络CNN在计算机视觉物体识别上优势显著，典型的模型有：LeNet5,VGG,HighwayNetwork,ResidualNetwork.2.CNN越深则效果越好
软件班那个学渣·2023-01-09 07:44

卷积神经网络发展

自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。下面是LeNet的网络结构不计算输入层，LeNet-5一共是一个7层的神经网络。
hongyesuifeng·2023-01-09 05:57

(六) 深度学习笔记 ｜pytorch官方demo(LeNet-5)上

一、前言前面有写过关于lenet5的博客，若对lenet5可以自行查看https://blog.csdn.net/weixin_45579930/article/details/112277024二、定义神经网络首先我们定义一个类
Viviana-0·2023-01-08 15:05

pytorch图片通过LeNet5卷积层所得特征图写入excel

最近想分析一下自己的数据集经过lenet5卷积后所得特征图有什么特点，就写了一个demo将每一张特征图转换成1×n的形式，一个特征写入excel中的一行进行观察总结。
纯欲小子·2023-01-08 08:55

深度学习图像分类实战——pytorch搭建卷积神经网络(AlexNet, LeNet, ResNet50)进行场景图像分类（详细）

目录1一、实验过程1.1实验目的1.2实验简介1.3数据集的介绍1.4一、LeNet5网络模型1.5二、AlexNet网络模型1.6三、ResNet50（残差网络）网络模型二、实验代码导入实验所需要的库参数配置数据预处理重新
~北木南·2023-01-07 15:50

resNet网络简单理解

1几种出名的DL骨干网络（1）LeNet5，1998卷积神经网络的开山之作，LeCun提出（DL三巨头图灵奖获得者之一，另两个：GeoffreyHinton、YoshuaBengio）当时用于解决手写数字识别的视觉任务
何小义的AI进阶路·2023-01-04 13:12

一文读懂AI网络结构：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-152top-5错误率仅为3
海鸥-号·2023-01-04 09:59

VGG网络与LeNet5网络的对比分析

问题VGG卷积网络相对于LeNet5卷积网络来说卷积核尺寸：LeNet卷积核大小均为5*5，而VGG是只用了3*3的卷积核，步长为1。
算法与编程之美·2023-01-01 16:25

LeNet5模型讲解

加粗样式@LeNet5模型讲解LeNet5模型总览总共8层网络，分别为：输入层（INPUT）、卷积层（Convolutions,C1）、池化层（Subsampling，S2）、卷积层（C3）、池化层（Subsampling
橘味熊·2022-12-30 17:41

【利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型（win11）续】

1.前言手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络
2345VOR·2022-12-28 18:30

动手学习深度学习（总结梳理）——13. 深度卷积神经网络（AlexNet）

首先，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。其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。
TheFanXY·2022-12-28 02:49

LeNet5程序实现（Tensorflow框架）

一、anaconda配置虚拟环境：（1）anaconda的下载与安装参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/165610589（2）tf环境的配置参考网址：（1）https://www.cnblogs.com/2020-zhy-jzoj/p/13165724.html（2）https://blog.csdn.net/dally2/article/details/1076
m0_49089298·2022-12-26 16:30

深度学习入门笔记之LeNet-5网络

一、基本简介LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了，它发表于1998年。
ysukitty·2022-12-26 16:58

Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现

先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。Conv2d()Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o):""":paramin_channels:输入的维度:paramout_channels:
gy-7·2022-12-24 11:28

LeNet5 pytorch实现

LeNet5网络采用LeNet5结构，数据集为MNIST。输入为32x32的单通道图像。网络共分为7层。
明天一定早睡早起·2022-12-24 11:23

CNN卷积神经网络（二）——AlexNet网络PyTorch实现

CNN卷积神经网络（二）——AlexNet网络PyTorch实现相较于LeNet5，AlexNet只是堆叠了更多的网络层。一共有8个网络层，由5个卷积层和3个全连接层组成。
木叶清风666·2022-12-24 10:00

深度学习网络模型（转）

自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
律者无疆·2022-12-24 06:15

LeNet-5应用

实现MNIST手写数字识别1、导入需要的库2、使用GPU训练3、图像增强4、载入数据5、图片可视化6、LeNet模型7、加载模型并打印参数8、损失函数，优化器9、训练函数10、可视化预测结果实验2：将LeNet5
我闻 如是·2022-12-20 14:36

深度学习（05）--典型CNN结构（VGG13,16,19）

文章目录目录1.VGG结构2.VGG结构解释3.3*3卷积核的优点4.VGG的muti-scale方法5.VGG的应用目录1.VGG结构LeNet5用大的卷积核来获取图像的相似特征AlexNet用99
Zero-One-0101·2022-12-20 08:24

0002深度学习初体验-基于Tensorflow and Keras 实现卷积神经网络(CNN-AlexNET)实现CIFAR图像训练

这项由YannLeCun等完成的开创性工作自1988年以来多次成功迭代之后被命名为LeNet5，被应用于手写体的识别。
SherlockNHB·2022-12-20 07:30

CNN卷积神经网络（一）——LeNet5的PyTorch实现

CNN卷积神经网络（一）——LeNet5的PyTorch实现LeNet5的发布**LeNet5是YannLecun等人在1998年提出的卷积神经网络，包含2个卷积层和3个全连接层。
木叶清风666·2022-12-19 14:51

使用ResNet对CIFAR10数据集进行识别分类（pytorch）

LeNet5的结构比较简单，分类准确率只有50%左右。ResNet属于中等规模复杂度的网络，性能比LeNet5会强大不少。本例采用最简单的ResNet18模型，实现对CIFAR数据集的10分类。
张十八员外·2022-12-18 14:30

CNN卷积神经网络基础知识笔记

一、卷积神经网络（CNN）的发展史1986年，Runmelheart和Hinton等人提出了反向传播算法（BackPropagation,BP）1998年，LeCun利用BP算法训练LeNet5网络，标志着
放风筝的猪·2022-12-17 17:17

LeNet5详解+Pytorch代码

LeNet5网络既经典又重要，网上关于该模型的解释数不胜数，我也就不做重复的劳动了，直接给出个人认为比较好的介绍的链接，只对其中部分内容作简要介绍，算是自己的笔记，给自己看的。
小了白了兔_白了又了白·2022-12-17 10:54

深度学习（3）之经典神经网络模型整理：神经网络、CNN、RNN、LSTM

Pytorch总结文章之目录归纳经典神经网络模型整理神经网络基础知识BP神经网络的概念单个神经元的结构CNN模型汇总LeNet5模型AlexNet模型VGG模型InceptionNet（GoogleNet
明月醉窗台·2022-12-16 06:40

人工智能——mnist（手写识别）

源码#Python3#使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistim
MichaelMinger·2022-12-15 16:05

pytorch06

def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(#x
非畅6 1·2022-12-15 14:46

torch 网络参数查看,参数量统计

importtorchfromtorchsummaryimportsummaryclassLeNet5(torch.nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(LeNet5
zhaosuyuan·2022-12-14 15:27

pytorch入门03--lenet网络

def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()#调用类的方法初始化父类self.conv_unit=
奋斗小崽·2022-12-11 17:13

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

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

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

深度学习-卷积神经网络

所做笔记视频链接：1.1卷积神经网络基础卷积神经网络历史CNN发展1986年：Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播（BackPropagation,BP）1998年：LeCun等利用BP算法训练LeNet5
Knoka705·2022-12-03 13:01

经典卷积神经网络结构

LeNet5模型结构AlexNet模型结构论文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksVGG模型结构论文：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITIONResNet
小徐加油·2022-12-03 00:03

基于CIRFA10数据集的多种CNN模型实现与分析(北大tensorflow2.0学习笔记)

本文首先将介绍一些卷积神经网络的基本概念，按照一些经典卷积神经网络出现的时间线，分别对LeNet5，Ale
IT_KTC·2022-11-30 18:22

常见的多类别分类模型

今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。
⒈顆糖果!·2022-11-30 13:21

深度学习---卷积神经网络之LeNet5(TensorFlow 代码实现)

一、前言1.1使用全连接神经网络对图像进行处理存在的问题1、需要处理的数据量大，效率低现在的图像都有着极高的像素，假设一张需要处理的图片像素是1000*1000*3(彩色图片，具有RGB3个通道)，使用具有100个隐藏单元的单隐藏层MLP，模型就有1000*1000*3*100=3亿个参数，这个模型需要训练的参数数量是巨大的，使用全连接网络训练效率极为低下。2、图像在维度调整过程中难以保留原有的特
HS_zhangjiong·2022-11-29 07:54

lenet5卷积神经网络过程_卷积神经网络（一）：LeNet5的基本结构

虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用Python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。
有木桑·2022-11-29 07:23

深度学习入门(一)：LeNet-5教程与详解

自从1988年开始，在多年的研究和许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。
xiongxyowo·2022-11-29 07:50
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