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paddle2.0高层API快速实现LeNet(MNIST手写数字识别)

文章目录paddle2.0高层API快速实现LeNet(MNIST手写数字识别)DL万能公式数据加载和预处理查看数据搭建LeNet-5卷积神经网络网络模型可视化模型配置模型评估模型预测批量预测单张图片预测部署上线保存模型继续调优训练保存预测模型

闲人_Yty·2021-02-04 22:04

人工智能-深度学习-神经网络：CNN经典模型【LeNet5、AlexNet 、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet、ResNeXt、DPN、SENet】

LeNet-5是卷积网络的开上鼻祖，它是用来识别手写邮政编码的，论文可以参考Haffner.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.LeNet5

ninjawei·2020-12-28 22:05

【Python | AI】人工智能实训笔记

创建新线程来逐帧捕获视频文件（本地文件、摄像头实时影像）人工智能、机器学习、深度学习相关线性单元与梯度下降day05用Pytorch实现梯度下降算法day06神经网络全连接神经网络卷积神经网络torch卷积函数卷积神经网络LeNet

MiDnight_city·2020-12-26 18:33

pytorch 预测手写体数字_教你用PyTorch从零开始实现LeNet 5手写数字的识别

背景LeNET-5是最早的卷积神经网络之一，曾广泛用于美国银行。手写数字识别正确率在99%以上。

weixin_39559119·2020-12-18 19:41

lenet5卷积神经网络_PyTorch：卷积神经网络简介

本文主要研究了LeNet-5网络结构。卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连接层（也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出）组成一种前馈神经网络。

weixin_39545310·2020-12-03 22:13

CNN(经典卷积神经网络)来了！

经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄

Wang_AI·2020-12-03 09:19

rbf神经网络_深度学习卷积神经网络——经典网络LeNet-5AlexNetet网络的搭建

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

weixin_39912303·2020-11-25 20:07

【深度学习基础】经典卷积神经网络

经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄

风度78·2020-11-17 11:00

【经典网络结构实现】LeNet-5

经典网络结构实现之LeNet-5Pytorch实现手写数字识别LeNet-5网络的简单实现LeNet-5应用于手写数字识别Pytorch实现手写数字识别LeNet-5网络的简单实现#导入相应的包importtorch.nnasnn

MING.MING·2020-10-10 11:55

目标检测与识别

0：机器学习分类：1：LeNet-5：6万个参数2：AlexNet:6000万个参数创新点：（1）训练处最大规模的CNN，此前LeNet-5仅包含3个卷积层和1个全连接层,它有8个权重层（5个卷积层，3

23岁中单想学python·2020-09-17 07:50

TensorFlow实战——day5（CNN）

以下神经网络是基于LeNet-5的结构，处理mnist数据集识别分类输入：m*28*28*3卷积核1：5*5*3*32,步长1，padding为0填充池化核1：2*2卷积核2：5*5*32*64，步长1

Liu Zhian·2020-09-17 05:58

吴恩达老师深度学习笔记第四课第二周

为什么要进行实例探究通过研究别人神经网络的架构，是一个学习深度学习不错的方法接下来学习的几种典型的networksLeNet-5AlexNetVGGResNet残差网络Inception2.2经典网络LeNet

我爱编程皮肤好好·2020-09-17 03:30

CNN经典网络论文

LeCun在1998年首次提出的CNN元祖LeNet（1998年YannLeCun在论文“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”中提出了LeNet

layyll·2020-09-15 08:55

BP：矩阵求导

分钟学会矩阵求导矩阵求导计算法则例题矩阵求导公式矩阵求导总结OptimizingRNNperformance反向传播原理&卷积层backward实现反向传播之六：CNN卷积层反向传播深度学习CNN卷积神经网络LeNet

Sylvia_zsh·2020-09-15 06:28

CNN实战1：实现模仿大师绘画

前面的章节介绍了LeNet-5和CNN的基本网络构成，代码给出的是这两种网络解决MNIST手写识别问题

weixin_30907523·2020-09-15 03:47

（Caffe，LeNet）IDE单步调试（一）

/blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/510898641运行范例脚本train_lenet.shUbuntu下终端行执行train_lenet.sh可训练lenet

沤江一流·2020-09-12 18:16

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（6）——average_pooling_layer层结构类分析

在LeNet-5模型中，每一个卷积层后面都跟着一个下采样层：原因就是当图像在经过卷积层之后，由于每个卷积层都有多个卷积模板，直接导致卷积结果输出的特征矩阵

山在岭就在·2020-09-12 03:56

LeNet-5学习笔记

、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层8、Output层-全连接层四、总结一、前言LeNet

jiachengren·2020-09-11 23:27

[deeplearning-010]lenet-5论文阅读笔记

1.论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》YannLeCunet.1998http://yann.lecun.com/exdb/publis/index.html#lecun-98卷积神经网络主要用于计算机视觉，识别图像。因为图像是两维的，因此卷积神经网络的神经元也是按照两维的，以最大程度保留图像的空间特征。2.论文第二节2.1

未济2019·2020-09-11 22:18

LeNet-5 论文笔记

LeNet-5：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition1998年的LeNet-5是CNN的经典之作，但是该模型在后来未能火起来，主要原因是当时的计算力不足和数据量的不足

黑暗星球·2020-09-11 21:46

深度学习pytorch复现——模型篇——LeNet

0822:26:45tags:[pytorch,深度学习,LeNet，CNN]有问题请到博客联系LeNet的介绍及pytorch复现模型简介我们常说的LeNet应该是指1998年LeCun发表的论文中的LeNet

山上有强强·2020-09-10 16:57

《机器学习系列教程》神经网络的入门级算法

第四章经典网络4.1LetNet5一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。

缠禅可禅·2020-09-10 09:46

卷积神经网络LeNet-5的pytorch代码实现

在详解卷积神经网络LeNet-5一文中，我详细介绍了一下Lenet-5的基本原理，下面简要介绍一下Lenet-5的pytorch代码实现。建议本文对应上文一起查看。

wendy_ya·2020-08-31 14:14

深度学习面试题12：LeNet(手写数字识别)

如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5（-5表示具有5个层），和原始的LeNet有些许不同，比如把激活函数改为了现在很

weixin_30802273·2020-08-26 23:40

卷积神经网络中每层矩阵维度变化

卷积神经网络在图像识别上已经相当成熟．经典的识别手写字的卷积神经网络LeNet-5模型为７层的神经网络．其中每一层上面矩阵的维度的变换是图像像素得到识别的重点，而矩阵维度的变换是每一层之间使用卷积核大小所决定

H-T-TYSK·2020-08-26 16:12

深度学习第四周--第二课理论

文章目录经典网络LeNet-5AlexNetVGGNet残差网络（ResNet）1x1卷积谷歌Inception网络作用inception网络迁移学习经典网络LeNet-5针对灰度图片训练，例如输入一个

zhaohuan_1996·2020-08-26 13:49

LeNet-5

LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。

diaoyan2763·2020-08-25 16:52

LeNet-5卷积神经网络的整体框架介绍

在数字手写体识别中，LeNet-5卷积神经网络框架是每一个深度学习入门新手都必须要掌握的基本框架模型。

wind_wind123·2020-08-25 00:47

FPGA vivado系统集成操作

本文档系列是我在实践将简单的神经网络LeNet-5实现到Xilinx的zynq-7z035的FPGA上遇到的问题和解决方法。本文档重点探讨vivado软件的使用。

祥瑞Coding·2020-08-24 17:40

关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考？？？

关于LeNet-5卷积神经网络S2层与C3层连接的参数计算的思考？？？首先图1是LeNet-5的整体网络结构图图1LeNet-5结构该神经网络共有7层（不计输入层），输入图像大小为32×32。

saw009·2020-08-24 02:06

深度学习的目标检测算法篇1

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。

树莓派派酒·2020-08-24 01:24

LeNet-5中Params与MAC计算

先给出LeNet-5网络的代码实现（基于PyTorch）classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).

喝咖啡的金Jario·2020-08-23 11:33

CNN基础模型总结

也放了一些阅读论文时候的连接目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG四、GoogleNet五、ResNet六、ResNeXt七、DenseNet八、ShuffleNetV1与ShuffleNetV2

6个小石头·2020-08-23 00:30

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

技术干货丨卷积神经网络之LeNet-5迁移实践案例

摘要：LeNet-5是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。

华为云开发者社区·2020-08-22 15:13

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码具体解释（7）——fully_connected_layer层结构类分析...

在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析：一、卷积神经网路中的全连接层在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络终于输出的特征进行分类预測，得出分类结果：LeNet

weixin_34406061·2020-08-22 14:00

TensorFlow的CNN中padding属性的含义

和标准LeNet-5模型不大一样，这里定义的卷积层输入为28×28×1的原始MNIST#图片像素。因为卷积层中使用了全0填

洛北辰南·2020-08-22 13:56

AlexNet-Pytorch-Kaggle猫狗大战

前言前一段时间基于LeNet-5实现了MNIST手写数字识别，由于torchvision.datasets模块集成了MNIST数据集，所以在加载数据时使用的是torchvision.datasets自带的方法

Cigar丶·2020-08-22 12:53

零基础入门CV赛事—街景字符编码识别—task3字符识别模型

目录字符识别模型CNNCNN发展LeNet-5(1998)AlexNet(2012)VGG-16(2014)[Inception-v1(2014)](https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1

Libaididi·2020-08-22 12:41

【计算机视觉】LeNet方法实现手写体识别（MNIST数据集）

目录一、MNIST数据集的特点二、LeNet模型原理（一）卷积神经网络（二）LeNet-5模型三、实验结果（一）训练测试结果：（二）匹配结果：四、相关代码一、MNIST数据集的特点部分数据：MNIST数据集是一个手写体数据集

Rolla_·2020-08-22 04:08

在TensorFlow上使用LeNet-5模型识别MNIST数据

完整代码可在https://github.com/TimeIvyace/MNIST-TensorFlow.git中下载。文件夹为train_improved3，文件夹中一共三个py程序，mnist_inference.py定义前向传播的过程以及神经网络中的参数，mnist_train.py用于训练和mnist_eval.py用于测试。注意：使用代码需要修改MNIST数据集存储位置以及卷积网络存储位

gaoyueace·2020-08-22 01:53

Deep learning简介

DeepLearning模型之：CNN的反向求导及练习[5]DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN[6]DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络（二）文字识别系统LeNet

Bicelove·2020-08-21 17:12

Keras实现LeNet-5 对mnist数据集进行识别

记录一下keras代码学习过程，LeNet-5的网络结构就不在这里叙述了，推荐知乎一位大神的讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74176427.代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromke

晴晴.·2020-08-21 08:00

(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

天然玩家·2020-08-20 22:28

计算机视觉：卷积神经网络（2）

典型的LeNet-5结构包含CONVlayer，POOLlayer和FClayer，顺序一般是CONVlayer->POOLlayer->CONVla

目睹闰土刺猹的瓜·2020-08-20 02:24

论文阅读ImageNet Classiﬁcation with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions

这篇博文介绍了LeNet-5:http://blog.csdn.net/qiaofangjie/article/details/1682684LeNet-5：共有7层。

zz_走走停停·2020-08-19 20:35

pytorch实现CNN网络---mnist实例

CNN网络代码实现，使用LeNet-5,详情参考文章网络解析（一）：LeNet-5详解cnn.pyfromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self

chenf0·2020-08-19 01:10

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（3）——层间继承关系

首先，给出经典卷积神经网络的网络结构：这个是经典的LeNet-5的网络结构图，五层网络、

山在岭就在·2020-08-18 22:19

深度学习（三）~卷积神经网络

深度学习（三）~卷积神经网络卷积神经网络1.卷积神经网络简介2.卷积方式3.卷积神经网络的层级结构4.参数学习5.几种典型的卷积神经网络：(1)LeNet-5①网络结构(2)AlexNet①网络结构②突破点

布拉拉巴卜拉·2020-08-18 16:54

基于AlexNet的猫狗数据集识别

该比赛，神经网络在LeNet-5应用于MINIST数据集之后，是CNN卷积神经网络在首次亮相，并被应用到到大规模图像数据集上。

Damon.01·2020-08-17 22:34

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