LetNet-5

基于caffe的DeepId人脸检测/识别模型训练

前言如今，深度学习开发成为了cv开发工程师必备的技能之一，许多在校学生入门深度学习往往是从最经典的LetNet-5，然后学习AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet。
侠之大者_7d3f·2023-12-16 17:23

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

论文链接：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块
老邱生·2023-10-24 02:00

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

目录一、前言1.1FasionMNSIT数据集介绍1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练
xping_zhou·2023-10-13 10:01

Python深度学习入门 - - 卷积神经网络学习笔记

文章目录一、卷积神经网络简介二、卷积神经网络的数学原理1、卷积层2、池化层3、感受野三、Python实战卷积神经网络1、LetNet-5网络2、Resnet残差网络3、VGGNet迁移学习总结一、卷积神经网络简介卷积神经网络
szu_ljm·2023-09-25 20:26

cs231n笔记：卷积神经网络（cnn）和池化（pooling）

convolutionalnuralnetwork）：更能保留输入的空间结构CNN的一些历史：感知机（perceptron）多层感知机（multilayerperceptronnetworks）反向传播AlexNet：与LetNet
未来我会更爱自己·2022-12-28 20:41

0013-pytorch入门-自定义letnet-5网络

'''定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型；在数据集上迭代；通过神经网络处理输入；计算损失(输出结果和正确值的差值大小)；将梯度反向传播回网络的参数；更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则：weight=weight-learning_rate*gradient'''#定义网络importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.function
老三是只猫·2022-12-12 16:34

【深度学习实战—4】：基于AlexNet的手写数字识别（附Keras实现）

推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、网络搭建二、训练过程三、测试模型四、预测结果可视化五、建立混淆矩阵附录：完整程序在【深度学习实战—3】：基于LetNet-5
米开朗琪罗~·2022-07-23 17:10

pytorch入门：现代神经网络模型，pytroch实现CIFAR-10 分类

LetNet-5模型就是经典的手写数字识别的网络，结构为：输入层，卷积层，池化层，全连接层，全连接层，输出。每个卷积层包括：卷积，池化，非线性的激活。使用卷积提取空间特征，采用降采样的
AI路漫漫·2022-07-19 20:16

Pytorch学习笔记（8）———构建CNN网络(下)

pytorch中构建CNN网络之前的章节中，安装pytorch官网的教程，已经实现了LetNet-5网络的构建以及可视化。本文将继续探索构建CNN网络的方式。将列举4种方式。
永不言弃的小颖子·2022-05-13 07:39

Pytorch学习笔记（6）———定义一个CNN网络

使用pytorch定义一个简单LetNet-5的网络。
永不言弃的小颖子·2022-05-13 07:38

LetNET-5神经网络--tensorflow

LetNET-5神经网络–tensorflow实现文章目录LetNET-5神经网络--tensorflow实现卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)卷积基本操作卷积过程的计算池化基本操作池化过程的计算
士因·2020-08-15 12:57

Caffe 中关于 LetNet-5 网络的定义文件 lenet.prototxt 解析

在https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist是Caffe关于LetNet-5的相关文件，这里面有几个后缀是.prototxt的文件，
O天涯海阁O·2020-08-14 22:04

3.0 神经网络 - PyTorch学习笔记

以典型LetNet-5网络举例：这是一个简单的前馈（feed-forward）网络。具有输入，将输入馈送到一层接一层，最后输出。结构详解参考：Fly~~~
Jichao Zhao·2020-08-11 04:30

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

吴恩达deeplearning.ai《卷积神经网络》-深度卷积网络：实例探究（二）

此外LetNet-5在池化层后，加入了非线性函数。本例中，池化层后加入了sigmoid函数A
丰brother·2020-06-27 10:16

LetNet-5

原文摘抄https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.htmlLetNet5各层参数详解：INPUT层-输入层首先是数据INPUT层，输入图像的尺寸统一归一化为32*32。本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入层视为网络层次结构之一。C1层-卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6（6层）输出featuremap大小：28*28（32
一杭oneline·2019-12-29 17:35

pytorch学习(六)—定义一个CNN网络

目的使用pytorch定义一个简单LetNet-5的网络。
侠之大者_7d3f·2018-12-23 17:19

如何理解卷积神经网络中的1*1卷积

早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。
chaibubble·2017-07-10 14:10

caffe中LetNet-5卷积神经网络模型文件lenet.prototxt理解

\examples\mnist文件夹下有一个lenet.prototxt文件，这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型，对这个模型文件逐段分解一下。
-牧野-·2017-06-28 00:57
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