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吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络

吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络1.经典网络(ClassicNetworks)1.1LeNet-51.2AlexNet1.3VGG-161.4GoogLeNet1.4.1GoogLeNet的特点

奔跑的chanchanchan·2022-12-09 12:27

荼靡，·2022-12-09 11:41

基于 tensorflow 的鲜花识别

本文中，采用了卷积神经网络的深度学习方法来实现对鲜花种类的高精度识别，先是对原始图像进行预处理；然后是以LeNet-5卷积神经网络模型为基础建立网络模型，再进行模型训练后得到鲜花识别分类器；最后分析实验结果并与其它花卉识别的算法进行对比

青木瓜-大数据开发-RW·2022-12-09 11:40

用残差网络实现MNIST数据集手写数字识别

关于残差网络，知乎上有篇文章讲的不错，供参考：详解残差网络残差网络比起LeNet等简单的神经网络，不同之初在于，多了一个连接线。

做个好男人！·2022-12-09 09:40

HBU_神经网络与深度学习实验9 卷积神经网络：基于两种经典卷积神经网络的手写体数字识别实验

目录写在前面的一些内容一、基于LeNet实现手写体数字识别实验1.数据数据预处理2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、基于残差网络的手写体数字识别实验？

ZodiAc7·2022-12-09 09:07

OCR与手写字识别

项目围绕HITHCD手写汉字数据库(即将公开)，对多达21,003类、2,000万份手写汉字样本进行了二值化、随机旋转、亮度调整、霍夫变换、透视校正等多种方案增强，并在此基础上复现了LeNet、VggNet

xys430381_1·2022-12-09 08:09

LeNet-5网络结构详解和minist手写数字识别项目实践

参考论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition组成网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。输入层：32×32（输入层不计入网络层数）卷积层1：6个5×5的卷积核，步长为1——>（6，28，28）池化层1：MaxPooling，（2，2）——>（6，14，14）卷积层2：16个5×5的卷积核，步长为1——

忙什么果·2022-12-09 07:51

论文大盘点｜卷积神经网络必读的100篇经典论文，包含检测/识别/分类/分割多个领域...

1998年，YannLeCun提出LeNet-5，将BP算法应用到神经网络结构的训练上，形成当代CNN雏形。2012年，在Imagenet图像识别大赛中，Hint

深度学习技术前沿·2022-12-08 21:27

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimen。。。

RuntimeError:Thesizeoftensora(4)mustmatchthesizeoftensorb(3)atnon-singletondimension0】)情景描述：在使用PyTorch搭建好的Lenet

Wupke·2022-12-08 21:38

卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

目录一、CNN与DCNN二、基于pytorch的实现1.LeNet-52.AlexNet一、CNN与DCNN卷积神经网络，如：LeNet深度卷积神经网络，如：AlexNetAlexNet是第一个现代深度卷积网络模型

chenf0·2022-12-08 16:57

【DeepLearning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

本项目使用Pytorch框架，使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet

北村南·2022-12-08 16:44

阅读文献：LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

四个问题要解决什么问题在高速状态下，平衡图像分类方法的精度和效率用什么方法解决提出一种网络模型LeViT方法，在ViT模型基础上，引入卷积模块而不是学习类卷积特征的转换器组件，用特征金字塔替换Transformer中用以的结构（类似LeNet

MRzzyy·2022-12-08 15:35

画出漂亮的神经网络图，神经网络可视化工具大汇总

draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2.NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3

机器学习社区·2022-12-08 13:33

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax

showswoller·2022-12-08 12:39

如何使用CNN进行物体识别和分类_基于CNN目标检测方法（RCNN系列，YOLO，SSD）

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。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积

weixin_39986169·2022-12-08 08:05

mnist tensorrt 运行_深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

这一节我将结合TensorRT官方给出的一个例程来介绍TensorRT的使用，这个例程是使用LeNet完成MNIST手写数字识别，例程所在的目录为：2.代码解析按照上一节的讲解，我们知道Ten

咖侃侃·2022-12-08 08:32

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

TensorRT推理手写数字分类（一）

系列文章目录（一）使用pytorch搭建模型并训练文章目录系列文章目录前言一、网络搭建1.LeNet网络结构2.pytorch代码二、网络训练1.pytorch代码2.结果展示三、保存和加载模型1.保存整个网络

做个爱笑的大男孩·2022-12-08 07:32

【Tensorflow】经典卷积网络(LeNet,AlexNet,VGGNet)

【Tensorflow】经典卷积网络(LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet)1.LeNetLenet是一系列网络的合称，包括Lenet1-Lenet5，由YannLeCun

Gardenia190825·2022-12-08 02:17

吴恩达《卷积神经网络》02——经典卷积网络

文章目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG-16四、ResNets1.WhyResNetsWork五、InceptionNetwork1.1x1Convolutions2.InceptionNetworkMotivation3

美式咖啡不加糖x·2022-12-08 02:11

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂

weixin_30268071·2022-12-08 01:31

深度学习进阶

一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有

周小天..·2022-12-07 22:48

图像领域深度学习的七个境界

一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有不错的数据集（比如kaggle猫狗大战）都可以给出一个还差强人意的分类结果(80%多准确率)，虽然不是太高。当然，如果你再加上对特

Weisong Zhao·2022-12-07 22:14

使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别

使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别这篇博客将介绍如何使用Keras训练Lenet网络来进行手写数字识别。

程序媛一枚~·2022-12-07 21:26

图像分类、5个网络

按照被提出的时间顺序，涵盖如下卷积神经网络：LeNet：YanLeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。

oogogogogo·2022-12-07 19:24

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

卷积神经网络(LeNet)——【torch学习笔记】

卷积神经网络(LeNet)引用翻译：《动手学深度学习》我们现在准备把所有的工具放在一起，部署你的第一个全功能卷积神经网络。

一个语文不好的NLPer·2022-12-07 09:00

LeNet +课后练习 + 快问快答

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#数据集是单通道28*28的nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),#这层完了后变成6*14*14nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),#输入是6通道，输出是16

小白抗小枪·2022-12-07 09:26

【PyTorch】实现LeNet网络的构建

【PyTorch】实现LeNet网络的构建1.引入相关的包2.获取数据集3.搭建LeNet网络4.第一次定义超参数5.定义测试集的测试函数6.训练网络6.1第二次定义超参数7.画图函数的定义8.实现结果参考内容

带鱼的鱼香肉丝·2022-12-07 09:25

LeNet详解与数据集的训练

1.下载并导入数据集，，需要将数据集导入至代码所在文件夹中，并命名为data。本次展示所用的数据集是cifar数据集classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')traindata=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True

思悦瞳科技·2022-12-07 09:53

lenet实验结果对比

答：损失减小精度提高2.尝试构建一个基于LeNet的更复杂的网络，以提高其准确性。调整卷积窗口大小。

candylu1009·2022-12-07 09:52

机器学习基础（三）

机器学习基础实验报告实验三：一、实验目的学习识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet学习如何使用单块NVIDIAGPU来计算学习迁移学习中的一种常用技术：微调（finetuning）二、实验内容和步骤练习一

平杨猪·2022-12-07 09:50

图像分类中的深度学习网络汇总

LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类。虽然LeNet早在20世纪90年代就已经提出了，但由于当时

Hong_Youth·2022-12-07 07:11

MATLAB基于深度学习框架GoogLeNet的网络摄像机图像分类

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详

努力改掉拖延症的小白·2022-12-07 07:11

深度学习图像分类GoogLeNet网络结构

3.3模型训练3.4模型评估4延伸版本4.1InceptionV24.2InceptionV31Inception块GoogLeNet的名字不是GoogleNet，而是GoogLeNet，这是为了致敬LeNet

赵广陆·2022-12-07 07:06

什么是卷积核，如何判断features maps的深度，或者说通道数目。

通过LeNet认识卷积这里仅仅计算了一层图和卷积核的一层的一块区域的计算。实际上应该是图块中的一个方块块和另外一个叫卷积核的方块块对应点相乘再相加，算出来的就是新图（featuremap）的一点。

很努力的小刘·2022-12-06 21:05

深度学习——AlexNet模型（笔记）

AlexNet是改进的LeNet1.改进的措施：①丢弃法（对模型的控制）②ReLu(可以让模型更深层)③MaxPooling(输出的比较大，梯度大，训练的更容易)特征是由卷积提取的2.AlexNet的架构

jbkjhji·2022-12-06 11:21

深度学习——使用块的网络VGG（笔记）

使用块的网络VGG1.AlexNet比LeNet更深更大来得到精度，能不能更深和更大?选项：①更多的全连接层（太贵）②更多的卷积层③将卷积层组合成块2.VGG块的选择①深或者宽?

jbkjhji·2022-12-06 11:19

Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统

1LeNet-5模型

的态度·2022-12-06 06:31

「深度学习一遍过」必修19：基于LeNet-5的MNIST手写数字识别

专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录项目GitHub地址项目心得项目代码项目GitHub地址Classic_model_examples/1998_LeNet-5_MNISTatmain·zhao302014

闭关修炼——暂退·2022-12-06 06:54

Pytorch学习笔记（二）---- 神经网络搭建

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5，大体步骤包括：网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练#-*-coding:utf-8-*-#Allcodesandcommentsfrom

weixin_30731287·2022-12-05 18:50

LeNet网络详解与pytorch实现

最近在学习B站一个up主的视频，很棒。故决定在学习过程中进行笔记整理和总结。（无它，自用自勉）给出收藏的博主笔记及up主笔记，以便自己日后查找翻阅。博主链接-LeNetPytorch中tensor（输入输出层）的通道排序为：[batch,channel,height,width]Pytorch中的卷积、池化、输入输出层中参数的含义与位置如下图所示1.模型代码model.pyimporttorch.

Cairo Dai·2022-12-05 18:10

基于pytorch的lenet冻结

基于pytorch的lenet冻结lenet网络结构直接在训练前加入以下步骤：1、优化器传入所有的参数2、冻结所以的卷积层和池化层

day day happy·2022-12-05 15:15

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）1、简单介绍1)、整体内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络——LeNet，AlexNet，VGG，Inception，ResNet

Mrwei_418·2022-12-05 13:25

卷积神经网络训练准确率突然下降_从MobileNet看轻量级神经网络的发展

从1998年的LeNet，到2012年引爆深度学习热潮的AlexNet，再到后来2014年的VGG，2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中应用的效果越来越好。

weixin_39592240·2022-12-05 11:56

深度学习图像分类神经网络

深度学习常见框架基础介绍：全连接层卷积层：池化层：LeNet简介：代码：结果：AlexNet:数据集：代码：训练后的结果：测试结果：基础介绍：全连接层卷积层：1.卷积核的channel与输入特征层的channel

码农10087号·2022-12-05 10:03

NNDL 实验八网络优化与正则化（2）批大小的调整

7.2批大小的调整实验为了观察不同批大小对模型收敛速度的影响，我们使用经典的LeNet网络进行图像分类。

HBU_David·2022-12-04 09:42

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（三）

weixin_30649641·2022-12-04 00:21

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（二）

weixin_30532369·2022-12-04 00:50

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（一）

联系方式：[email protected]前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。

weixin_30316097·2022-12-04 00:20

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