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TensorFlow神经网络（八）卷积神经网络之Lenet-5

一、Lenet神经网络基本结构【注】内容来自MOOC人工智能实践TensorFlow笔记课程第七讲第2课注意，最后将第二池化层后的输出拉直送入全连接层。Lenet神经网络特点：①卷积、池化、非线性激活函数相互交替；②层与层之间稀疏连接，减少计算复杂度。对Lenet微调，使其适应Mnist数据集：二、Lenet神经网络在Mnist数据集上的实现1.前向传播mnist_lenet5_forward.p

petSym·2022-09-08 08:56

LeNet 网络复现

LeNet-5网络复现LeNet-5论文传送门https://ieeexplore.ieee.org/document/726791参数总量：61706一些固定的超参数batch_size=64lr=0.001criterion

RaphaelCA·2022-09-08 08:55

TensorFlow-手写数字识别（三）

本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（二）的基础上，将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络，实现手写数字识别。

码农爱学习·2022-09-03 07:38

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（四）

前言经过前段时间研究，从LeNet-5手写数字入门到最近研究的一篇天气识别。我想干一票大的，因为我本身从事的就是

林夕07·2022-08-24 09:52

了解1D和3D卷积神经网络|Keras

2维CNN|Conv2D这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神

小白学视觉·2022-08-23 12:42

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（三）

天学习挑战赛目录前言基本思路激活函数Sigmoid函数Tanh/双曲正切激活函数ReLU激活函数损失函数作用建立神经网络模型参数说明CNN模型网络结构训练模型训练结果评估模型加载模型评估测试测试结果总结前言经过前段时间研究，从LeNet

林夕07·2022-08-19 12:40

【深度学习】基于卷积神经网络的天气识别训练

GPU训练导入数据查看数据量预处理加载数据集打印各类型显示部分图片配置数据集(加快速度)建立CNN模型网络结构参数量训练模型模型评估附录（Anaconda配置）前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】从LeNet

林夕07·2022-08-11 14:06

计算机视觉，卷积神经网络，经典及变革案例分析

截图来源为吴恩达老师在Coursera课程ConvolutionalNeuralNetworks第二节的slides经典网络：LeNet-5是最早的经典卷积神经网络，具体见论文[LeCunetal.,1998

祖国翔·2022-08-10 07:55

【DL-图像分类】

图像分类一、卷积神经网络基础1、卷积神经网络2、全连接层3、卷积层4、池化层二、LeNet-5三、AlexNet四、VggNet五、GoogLeNet5.1GoogLeNetInceptionV1——22

★半岛铁盒·2022-08-08 07:58

【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录LeNet模型搭建环境安装需要的包创建工程数据集相关代码可以设置GPU训练(默认CPU)通过TensorFlow下载数据集对数据进行归一化处理最值归一化（normalization）均值方差归一化（standardization）查看部分手写数字图片将数据调整为可训练的格式CNN模型模型源码模型的各层参数模型参数设置compile训练模型并保存训练结果LeNe

林夕07·2022-08-04 20:26

【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练（数据集：Fashion-MNIST）

训练还是GPU训练区别使用CPU训练使用GPU训练预处理最值归一化（normalization）升级图片维度显示部分图片建立CNN模型网络结构参数量训练模型模型评估前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】从LeNet

林夕07·2022-08-04 20:56

【深度学习】基于tensorflow的小型物体识别训练（数据集：CIFAR-10）

林夕07·2022-08-04 20:54

深度学习（二）：“分类”任务（理论——实践）

深度学习（二）：“分类”任务（理论——实践）图像分类图像分类原理与挑战快速上手卷积神经网络LeNet-5应用：万能公式卷积神经网络基础知识几种卷积神经网络（AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet

Laura_Wangzx·2022-08-01 07:37

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（CIFAR10 数据集篇）！

今天我们将使用Pytorch来继续实现LeNet-5模型，并用它来解决CIFAR10数据集的识别。正文开始！

风度78·2022-08-01 07:28

通过PyTorch构建的LeNet-5网络对手写数字进行训练和识别

fengbingchun·2022-08-01 07:58

PyTorch模型导出到ONNX文件示例(LeNet-5)

从PyTorch模型导出到ONNX文件是通过调用PyTorch的torch.onnx.export接口实现。torch.onnx.export：如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)会run一次pytorch模型，以便将其转换为TorchScriptgraph被导出(相当于t

fengbingchun·2022-08-01 07:17

【深度学习实战—4】：基于AlexNet的手写数字识别（附Keras实现）

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的手写数字识别（附Keras实现）中，我们使用LeNet

米开朗琪罗~·2022-07-23 17:10

图像分类算法篇——LeNet-5

LeNet-5为卷积神经网络架构的鼻祖，它是由YannLecun于1998年创建，已经被广泛应用于手写体数字识别一、网络架构LeNet-5架构层类型特征图大小内核大小步幅激活函数OUT全连接——10——

樱花的浪漫·2022-07-18 07:33

常用的卷积神经网络——LeNet-5(1990‘s)代码实现

对于python/pytorch初学者，可以先熟悉python中类的使用，以及nn.Module模块的相关定义python中类的init()的两种定义方式：pythondefinit(self,name等多参数),definit(self)super（）以及python2和python3中使用super()的不同点：python中super().init()在继承nn.Module的神经网络模块在

江海一飞鸥·2022-07-13 08:36

利用 LeNet-5 实现 MNIST 手写数字识别(Pytorch)

西电-计算机视觉-实验三一、实验要求二、实验分析1.LeNet网络结构如下：2.MNIST数据集简介：(1）数据集包括60000个用于训练的示例和10000个用于测试的示例；(2）数据集包括0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化，都是28*28大小。3.手写字体识别流程：（1）定义超参数；（2）构建transforms(主要是对图像做变换)；（3）下载、加载数据集MNIST；（4）构

找一个树洞就笑吧·2022-06-28 12:50

LeNet-5的pytorch实现

fromtorchimportnnimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLeNet(nn.Module):def__init__(self,num_class=10):#num_class为需要分到的类别数super().__init__()#输入像素大小为1*28*28self.features=nn.Sequential(nn.Conv2

Theseus丶·2022-06-28 12:19

Pytorch 基于经典模型LeNet-5训练MNIST数据集手写数字

LeNet-5简介LeNet-5官网链接卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络。与几乎所有其他神经网络一样，它们使用反向传播算法版本进行训练。它们的不同之处在于架构。

liu_jie_bin·2022-06-28 12:18

pytorch实现手写数字识别_LeNet-5网络实现手写数字识别

LeNet-5是经典CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）神经网络构造之一，第一次是在1995年由YannLeCun,LeonBottou,YoshuaBengio,和PatrickHaffner

weixin_39899226·2022-06-28 12:17

利用pytorch搭建LeNet-5网络模型（win11）

代码分析见视频：从0开始撸代码--手把手教你搭建LeNet-5网络模型环境配置见：

2345VOR·2022-06-28 12:16

pytorch实现LeNet5手写数字识别+各层特征图可视化

LeNet5网络结构LeNet-5共有7层，不包含输入，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

Fancy Wang·2022-06-28 12:45

利用pytorch复现LeNet-5的MNIST手写数字分类

最近学习了pytorch的入门教程，https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial，发现里面没有LeNet-5的复现，我就自己写了一个，发现其实和作者给的例子的结果差不多

stromlord·2022-06-28 12:45

用pytorch实现LeNet-5（有注释）

用pytorch实现LeNet-5（有注释）首次运行时，请将data_loader(batch_size)函数中的两处torchvision.datasets.MNIST（）中的参数download设为

沧海Yi粟·2022-06-28 12:07

PyTorch实现LeNet-5

目录建立模型lenet5训练模型测试模型下面文章写得很好，代码也写得很清晰。PyTorch实现经典网络之LeNet5-简书(jianshu.com)数据集：MNISTinCSV|Kaggle可能是环境不一样，修改了两处代码：1.train41行：loss_list.append(loss.item())2.test32行：plt.plot(testList,accuracy_list,"r-",l

HBU_David·2022-06-28 12:35

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（MNIST 手写数据集篇）！

今天我们将使用Pytorch来实现LeNet-5模型，并用它来解决MNIST数据集的识别。正文开始！

风度78·2022-06-28 12:34

LeNet-5 详解+pytorch简洁实现

lenet是YannLeCun’s提出用于手写数字识别的简单卷积神经网络，论文地址网络结构如下：LnNet共7层，不包括输入层，包括两个卷积层、两个池化层、三个全链接层，激活函数用sigmoid()。参数详解如下#1.input层-输入层输入图像统一规划为32*32。2.Convolutions-卷积层-C1层输入h*w：32*32in_channels：1out_channels：6kernel

雪可问春风·2022-06-28 12:02

CV第三次上机 Pytorch+LeNet-5实现手写数字识别

一、实验目的：利用LeNet-5实现手写数字识别二、实验环境：Win10+VisualStudioCode+Python3.6.6CUDA11.3+cuDNN8.2.1Pytorch1.10.0torchvision0.11.1numpy1.14.3

Polaris_T·2022-06-28 12:31

深度学习——卷积神经网络的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344二、LeNet-5网络输入尺寸：32*32卷积层

gb4215287·2022-06-27 23:18

Lenet、AlexNet、VGG学习

文章目录前言一、LeNet-5二、AlexNet过拟合现象ZF-Net三、VGG感受野验证VGG结论前言机器学习基本知识——四种经典CNN学习参考内容来自b站up主：https://space.bilibili.com

沫念··2022-06-23 07:42

深度学习笔记（三十四）经典卷积神经网络：LeNet-5 AlexNet VGG-16

文章目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG-16一、LeNet-5CONV16个过滤器，过滤器尺寸为5，步长为1，填充为0POOL1过滤器尺寸为2，步长为2CONV216个过滤器，过滤器尺寸为

Mr.zwX·2022-06-23 07:02

CNN LeNet-5 AlexNet VGG简介

从图上可以看出，LeNet-5包含5层(将卷积层与池化层看成一层，如果将卷积层与池化层区分对待则是7层)，名字里的5就是由此而来。其网络

bitcarmanlee·2022-06-23 07:49

使用TensorFlow搭建几种经典的卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet

PatrickHaffner.Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition.ProceedingsoftheIEEE,1998.共享卷积核，减少网络参数 LeNet

一只干巴巴的海绵·2022-06-23 07:43

LeNet网络模型代码实现与示例

一、LeNet-5网络结构Lenet是一个7层的神经网络，包含3个卷积层，2个池化层，1个全连接层。

明之季·2022-06-12 19:02

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

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

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

LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一

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

基于LeNet实现拍摄手写数字识别

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、旋转和伸缩处理后1实验内容实现MNIST数据加载和可视化阅读LeNet

Yuetianw·2022-05-04 07:43

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

【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模型搭建3.3测试结果4.VGG16网络模型的搭建4.1VGG16模型结构概述4.2VGG16模型搭建4.3测试结果5.备注小结自己随意搭建一个卷积神经网络模型经过调参后运行结果并没有

开着奔驰种地·2022-04-06 07:49

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。MNIST数据集MNIST数据集是一个手写体数据集，数据集中每一个样本都是一个0-9的手写数字。该数据集由四部分组成，训练图片集，训练标签集，测试图片集和测试标签集。其中，训练集中有60000个样本，测试集中有10000个样本。每张照片均为28*28的二值图片，为方便存储，官方已对图片集

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

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

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实战cifar10—自定义六、DenseNet网络一、LeNet

哎呦-_-不错·2022-03-23 08:05

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