Lenet5 第5页

CNN 2 LeNet5, AlexNet, MyCNN,ResNet 比较

承接上一篇CNN1对其他CNN结构进行比较。LeNet5time82.2345199584961AlexNettime215.45081973075867MyCNNtime486.6250228881836ResNettime662.9733195304871LeNet5loss1.575899446105957AlexNetloss1.3081466011047362MyCNNloss1.037

followUrheart6·2020-09-14 13:03

CNN 3 LeNet5, AlexNet, MyCNN,ResNet 模型重载

modelaccuracy{'AlexNet.h5':0.3725,'LeNet5.h5':0.2192,'MiniVGG_CNN_model.h5':0.1748,'MiniVGG_CNN_model_augu.h5':0.1752,'MyCNN.h5':0.2073}对比文章二的准确率结果来看，重新加载模型准确率大大降低，但是AlexNet反而性能得到提升。有知道原因的可以留言。GitHub上

followUrheart6·2020-09-14 13:03

神经网络架构演进史：全面回顾从LeNet5到Googlenet，resnet，fractalnet,ENet十余种架构

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-BasedLearningAppliedtoDocum

hello-elena·2020-09-11 15:18

卷积神经网络-LeNet5、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet原理及tensorflow2实现

卷积神经网络1.预备知识1.1神经网络中为什么要标准化原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。对于深度网络的训练是一个复杂的

李涛AT北京·2020-08-29 16:55

基于tensorflow搭建LeNet5网络实现手写数字MNIST识别任务

基于tensorflow搭建LeNet5网络实现手写数字MNIST识别任务任务准备利用深度学习解决的任务无外乎以下几个关键步骤：1、明确任务需求，准备训练数据2、搭建网络模型3、计算损失函数4、定义优化器

LxDamon·2020-08-28 16:37

Pyorch 快速搭建手写识别网络 LeNet5

Pytorch快速搭建手写识别网络Pytorch是一个十分简洁的神经网络框架，可以快速的构建出需要的机器学习网络。Pytorch的安装和简介请看：https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/106320649利用Tensorflow实现手写识别请看：https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/detai

志远1997·2020-08-23 06:44

TensorFlow中关于LeNet-5网络的一些小坑

本篇文章提到的一些坑主要来自于学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书第6.4章节中关于使用LeNet5做MNIST一LeNet-5简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998

X_F_Z_Y·2020-08-22 18:01

Densely Connected Convolutional Networks

原来的LeNet5[19]由5层组成，VGG的19个[28]，去年公路网[33]和剩余网络（ResNets）[11]已经超过了100层的障碍。

xiaofei0801·2020-08-22 04:41

(二)卷积神经网络==LeNet5模型

1简介LeNet-5模型是1998年YannLeCun教授在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集上，LeNet模型识别的正确率高达99.2%。LeNet-5结构如图1.1所示。图1.1LeNet-5结构图由图1.1可知，LeNet-5模型有输入层(Input

天然玩家·2020-08-20 22:28

卷积神经网络（二）Alexnet Pytorch实现

卷积神经网络（二）AlexnetPytorch实现1.Alexnet网络结构模型相比于Lenet5,它的结构更深，还加入了激活函数Relu()函数（仔细度代码就会发现）2.网络模型搭建Pytorchimporttorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet

行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

知识卡片 CNN 卷积神经网络

前言：本文简要介绍卷积和卷积神经网络CNN模型，并对LeNet5模型进行分析，同时也讲解了如何将卷积神经网络运用文本信息的处理。

「已注销」·2020-08-19 05:53

tensorflow实现CNN—— LeNet5

#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataminist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#参数初始化函数defweight_v

ksy_e·2020-08-18 15:43

【工具代码】Pytorch简单小网络模板——Lenet5

model.pyfromtorch.nnimportModulefromtorchimportnnclassModel(Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu1=nn.ReLU()self.pool1=nn.MaxPool2d(2)self.conv2=nn

jcfszxc·2020-08-18 15:13

卷积神经网络CNN与LeNet5详解(可训练参数量、计算量、连接数的计算+项目实战)

文章目录神经网络CNN卷积神经网络CNN的由来局部感受野共享权重池化CNN的结构光栅化LeNet5详解LeNet5-C1层LeNet5-S2层LeNet5-C3层LeNet5-S4层LeNet5-C5层

雷恩Layne·2020-08-18 13:47

卷积神经网络.经典神经网络模型之AlexNet

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》在线阅读地址为：https://pdfs.semanticscholar.org/09b8/120cbc52e7df46122e8e608146289fddbdfa.pdf第一个典型的CNN是LeNet5

galaxyzwj·2020-08-17 18:35

CNN网络模型大总结【持续更新中...】

本文将总结从LeNet5开始到现在，具有代表性或具有创新意义的CNN网络模型架构。

小风_·2020-08-17 14:02

第五章（1.8）金典网络解读—LeNet5、AlexNet、VGGNet

1LeNet5一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。1.1模型结构LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。•C1层是一个卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6输出featuremap大小：28*28（

两只橙·2020-08-17 10:36

LeNet5

#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttime#声明输入图片数据，类别x=tf.placeholder('float',[None,784])y_=tf.placeholder('float',[None,10])#输入图片数据转化x_i

神坑教无心·2020-08-17 06:16

LeNet5与MNIST--tensorflow下的训练模型参数及非深度学习框架下纯python网络实现并前向参数验证

1.tensorflow训练模型，获得权重偏置参数#输入层不算神经网络的层数，LeNet-5是一个5层的网络。（把卷积和池化当作一个layer）#输入卷积-池化卷积-池化全连接全连接全连接输出importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportnumpyasnpmnist=input_da

NO.1 Evilangel·2020-08-16 09:02

基于tensorflow的lenet5卷积神经网络的图片识别

tensorflow部分基础以及lenet5CNN实现图片分类模型简要介绍关于tensorflow的基础前向传播损失函数优化器执行训练代码总结卷积神经网络卷积池化lenet5的构成模型介绍模型结果总结lenet5

水可载舟，亦可赛艇·2020-08-16 08:58

参考leNet5 卷积网络代码，使用cifar-10数据集训练模型，识别彩色图片（未完成）

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10官网https://www.jianshu.com/p/6ca363520596Tensorflow-卷积神经网络CNN-图像识别案例-翻译整理http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载数据集参考：https:

快乐成长吧·2020-08-16 05:54

初涉CNN：简单LeNet5实现MNIST集下的手写数字识别

lenet5:点击打开链接#在写之前，看一个直观的http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?

qq_35890328·2020-08-15 11:14

卷积神经网络LeNet5，基于TensorFlow的实现

今天用一个小时，实现了LeNet5，一个经典的简单卷积神经网络，前面看西瓜书和《TensorFlow实践》也打下了一些基础。

饭碗的彼岸·2020-08-15 03:30

深度学习 | Python下LeNet5的底层实现

前言加油一、导入MNIST手写数据集数据读取参考：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463#import_pickleascPickleimportgzipimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltwithgzip.open('MNIST_data\\mnist.pkl.gz','rb')

skycity233·2020-08-14 22:17

LeNet5训练Mnist回顾总结

训练过程依据其他教程和训练日志学习。通过mnist训练过程，我们初步了解一个深度学习系统最核心的两个方面：数据和模型。数据是带标签的图片集，分训练集和测试集；模型是描述CNN结构的有向无环图（DAG），表示对原始数据的处理方式。 Caffe并不是直接处理原始数据的，而是由预处理程序将原始数据转换存储为LMDB格式，这种方式可保持高效的的IO效率，加快训练时的数据加载速度。模型通常用ProtoB

涂涂·2020-08-14 20:24

TensorFlow MNIST CNN LeNet5模型

代码importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#训练数据x=tf.placeholder("float",shape=[

我的微信公众号·2020-08-14 16:09

Caffe学习（三）：Lenet5网络定义参数解读

参考博客：https://blog.csdn.net/la_fe_/article/details/84937122https://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51537709lenet_solver参数解读#Thetrain/testnetprotocolbufferdefinitionnet:"examples/mnist/lenet_train_

QZX-light·2020-08-14 16:22

用简单卷积神经网络实现MNIST数据集识别

第一次写博客，记录一下最近的学习经历吧，最近在学卷积神经网络，自己就写了一个比较简单的卷积神经网络实现了MNIST数据集的识别，本来是想用LeNet5来实现的，感觉LeNet5太老了，所以就写了一个差不多的卷积神经网络来实现

weixin_45414789·2020-08-13 22:55

卷积神经网络 AlexNet

这项由YannLeCun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。

MoModel·2020-08-13 22:18

AlexNet网络

第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,也就是文章《imagenetclassificationwi

wanghua609·2020-08-13 21:12

PyTorch max()函数取最大值

max()函数本人在复现LeNet5网络进行MNIST数据集的训练，在模型预测阶段，需要用到max()函数进行结果的处理。

JC Zhao·2020-08-13 21:57

Tensorflow 卷积神经网络-LeNet5 实现手写数字分类mnist

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportSequentialfromtensorflow.kerasimportlosses,optimizersmnist=tf.keras.datasets.mnist(train_data,train_label),(test_data,test_label)=mnist.loa

雪易·2020-08-13 17:22

pytorch实战-基于LeNet5网络结构

此博文用到的CIFAR10数据集，可从官网下载：官网入口但是官网下载实在是太慢啦，这里贴一个百度云链接哈哈十分钟的事情嘛，百度云：链接入口此博文用到的卷积网络结构为LeNet5，比较久远，但是为了pytorch

我爱写代码qaq·2020-08-13 15:31

PyTorch入门实战教程笔记（二十三）：卷积神经网络实现 1

PyTorch入门实战教程笔记（二十三）：卷积神经网络实现1：Lenet5实现CIFAR10CIFAR10数据集介绍关于CIFAR-10数据集，可以访问它的官网进行下载：http://www.cs.toronto.edu

Star·端木·2020-08-13 12:55

百度飞桨（3）—— 手势识别

视屏地址课程笔记深度学习模型：建模——>损失函数——>参数学习全连接神经网络的不足：模型不够灵活，输入图片尺寸变换时网络需要修改模型参数太多卷积神经网络特点：局部连接权值共享降采样LENET-5网络模型本节主要根据这张图设计LENET5

只会git clone的程序员·2020-08-13 09:32

CNN之LeNet5

LeNet网络结构如下图所示：32*32的手写字体图片，包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片输入层：32*32的图片，也就是相当于1024个神经元C1层：6个特征卷积核(5*5)，得到6个特征图，然后每个特征图的大小为32-5+1=28S2层：下采样层，最大池化(2,2)，得到14*14的图片，共有6个特征图。C3层：卷积层(5*5)，得到新的图片大小为14-5+1=10，然后我们希望16

echo__Moon·2020-08-11 04:35

卷积神经网络（CNN）学习笔记

卷积神经网络（CNN）Keywords：常用网络：LeNet5、AlexNetVGGNet、GoogleNet、ResNet、DenseNetfiltersizestripepadding参数共享机制finetuning

Vinicier·2020-08-10 10:26

TensorFlow2.0 实现MNIST

TensorFlow2.0实现MNIST参考了这篇：https://geektutu.com/post/tensorflow2-mnist-cnn.html但是其中有个小问题，这里做出纠正；MNIST采用LeNet5

ahbcwin·2020-08-05 03:40

解决Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array.

今天做Tensorflow的手写体识别模型，用的Lenet5,跑完之后想自己输入个图片测试一下，处理图片并导入数据的时候一直报错，CannotconvertasymbolicTensortoanumpyarray

yulanf·2020-08-04 09:29

LeNet学习笔记（训练cifar10数据集和mnist数据集pytorch）

网络结构LeNet现在主要指LeNet5，主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本结构。输入为一个矩阵或者图像，大小为32X32。

tim_mary·2020-08-04 01:36

pytorch实现kaggle手写数字识别

在本次实验中，本人先实现了一个lenet5的版本，而且未进行任何优化，防止过拟合等的操作，在第一次提交的时候，达到了0.97742的分数。

bwangccc·2020-08-03 21:44

pytorch—CNN卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上篇文章的线性模型是一个实验,这次使用pytorch实现神经网络LENET5手写识别MNIST卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性

Kallen_man·2020-08-03 10:03

保存和提取使用tensorflow训练的模型，以mnist数据集和lenet5为例

训练和保存提取和使用训练部分为：加载训练数据，前向传播计算，代价函数评估，反向传播更新，保存提取部分为：加载测试数据（格式与训练数据保持一致）前向传播计算（框架与训练部分一致）我将以经典的手写数字识别数据集和lenet5

繁华三千东流水·2020-07-31 21:57

人工智能实验6.深度学习方法应用(lenet5)

实验六深度学习方法应用参考：https://blog.csdn.net/lyq_12/article/details/85051247一、实验要求了解MNIST数据集，用lenet5实现手写数字识别二、

lagoon_lala·2020-07-31 19:41

Lenet5 论文学习，特点，代码实现

目录LeNet5论文IIntroductionII卷积神经网络在文字识别中的应用A卷积神经网络BLeNet-5III实验结果及与其他分类方法比较二、特点三、代码实现LeNet5论文论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionLecunY

头秃的女程序员·2020-07-29 23:02

kaggle入门（1）：手写字符识别0.99575（top12%-2020/7/2）

kaggle给的训练集：42000张图，用于提交的测试图28000张；2）递进提交记录第一次：0.98682(top50%)网络：原生Lenet5数据：随机分配0.1比例的验证集，无数据增广classLenet

长大了的暗·2020-07-28 05:48

【经典卷积网络】LeNet-5网络解析

LeNet5网络较小，包含深度学习基本模块：卷积层，池化层，全连接层。

DawN、·2020-07-14 14:18

pytorch 读取训练好的Lenet5模型并进行测试，显示错误结果

使用的数据集：MNIST使用的网络结构：Lenetmporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_availa

不解不惑·2020-07-13 09:43

怎么使用 Caffe 进行 LetNet-5 的训练和预测

在LeNet5的深入解析我们已经对LetNet-5网络结构做出了详细的描述，接下来我们将深入分析Caffe中怎么使用LetNet-5的这个模型进行预测。

O天涯海阁O·2020-07-12 19:25

Tensorflow 入门学习14.TensorFlow实现LeNet5实例

本文学习内容来自《TensorFlow深度学习应用实践》LeNet5网络结构在计算机视觉中卷积神经网络取得了巨大的成功，它在工业上以及商业上的应用很多，一个商业上最典型的应用就是识别支票上的手写数字的LeNet5

谢厂节_编程圈·2020-07-12 17:32

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