lenet5

[Tensorflow] 搭建简化版LeNet5来训练识别CIFAR-10图片数据

Le-Net5是由YannLeCun于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，在论文中它主要用于识别MNIST手写数字的识别率。此处我们要来改造一下这个网络，已用于CIFAR-10数据的训练和识别。此处最大的区别在于，MNIST手写数字是32x32的单色图片，而CIRAR-10则是32x32的RGB图像，使用Le
编程小白的逆袭日记·2019-06-09 09:53

Pytorch(笔记3)--MaxPool2d&AdaptiveAvgPool2d

在lenet5的时候，受限于计算能力和存储能力，通常采用downsample来降维在pytorch中使用Pooling操作来实现采样，常见的pool操作包含Max_pool，Avg_pool等Max_poolx
九点前吃饭·2019-05-18 14:39

【TensorFlow2.0】如何搭建网络模型？

我们知道在不考虑输入层的情况下，一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成，无论是最经典的LeNet5，还是前两天刚出现的MobileNetV3，无一不都包含这些层。
言有三·2019-05-17 23:30

【知识星球】LeNet5，AlexNet，VGG，MobileNet它们的前身都是什么，你知道吗？

文/编辑|言有三正所谓读史使人明智，没有一个经典的网络模型是突然之间冒出来的，都是厚积薄发的结果，我们会在知识星球每天更新一篇网络结构设计的文章，现在先来测试大家一下：LeNet5，AlexNet，VGG
言有三·2019-05-17 23:30

使用keras训练神经网络时 训练集和验证集准确率远远高于测试集

环境为keras在cifar100上训练lenet5训练集和验证集准确率分别为acc:0.9510val_acc:0.9330测试集准确率只有0.46model=Lenet(n_class)es=EarlyStopping
木呆呆瓶子·2019-05-17 10:59

深度学习调试技巧汇总

输入数据以合理地保留动态范围的方式对输入数据进行缩放一般不要使用学习率衰减卷积层有64或128个滤波器，这就已经足够了池化是为了变换不变性2一些调试技巧调整学习率调整（小）批量处理的规模删掉批归一化层检查你矩阵的重构检查损失函数3卷积神经网络的设计思想从LeNet5
深度学习模型优化·2019-04-15 19:22

深度学习入门——LeNet5模型计算

LeNet5LeNet-5是一个简单地卷积神经网络，可以通过LeNet-5模型来实现MNIST手写体的识别。LeNet-5模型大致上有两层卷积层，两层池化层，两层全连接层。操作流程：1）输入层：输入一张图像（手写体识别的图像一般是黑白的，图像只有单通道），对这张图片先进行数据预处理，使图片的尺寸统一为32x32大小（当然其他大小也可，但图片尺寸不可过大或过小，导致卷积核无法完全提取图像特征，造成最
qingtian_111·2019-04-06 11:24

经典CNN网络结构

1.LeNet(LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，由YannLeCun完成，推动了
Chan_Zeng·2019-04-04 18:04

【深度学习】ILSVRC图像分类竞赛----卷积神经网络CNN的发展

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点。下面介绍CNN发展过程中的经典文章。
LawenceRay·2019-04-02 23:59

TensorFlow学习笔记——实现经典LeNet5模型

TensorFlow实现LeNet-5模型文章目录TensorFlow实现LeNet-5模型前言一、什么是TensorFlow？计算图Session二、什么是LeNet-5？INPUT层C１层S２层C３层S４层C５层F６层OUTPUT层三、搭建过程（代码详解）四、完整源码前言今天学习使用TensorFlow搭建LeNet-5神经网络。也许一些刚入门的同学看到这个标题，就已经蒙了，啥是TensorF
LLyj_·2019-03-31 19:37

【完结】总结12大CNN主流模型架构设计思想

作者|言有三编辑|言有三01从LeNet5到VGGLeNet5不是CNN的
言有三·2019-03-13 21:49

LeNet5

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):'''forcifar10dataset'''def__init__(self):super(Lenet5
eilot_c·2019-03-13 21:18

LeNet5的论文及理解

LeNet5网络的来源：LécunY,BottouL,BengioY,etal.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition[J].ProceedingsoftheIEEE
我的她像朵花·2019-03-05 20:56

Pytorch从入门到放弃（1）——实现经典神经网络模型LeNet5

由于一些原因，需要使用Pytorch深度学习框架。先后也接触了Caffe、TesorFlow、Pytorch这三个深度学习框架，以后也许会更多，个人觉得这些框架大同小异不必全都掌握，精通一个即可，没有办法上面要求没办法，让你用啥你就得用啥。个人觉得这三个框架安装起来要数Caffe安装起来最麻烦，但是在网络模型的修改与扩展上，个人觉得Caffe最舒服，Caffe有专门的网络定义文件，在上面修改一下即
澎湃de家夥·2019-03-04 00:20

深度学习笔记一：CNN

卷积神经网络学习以YannLeCun的LeNet5介绍卷积神经网络卷积层每个卷积层包含三部分：卷积、非线性激活函数和池化。使用卷积提取空间特征。
michael_tim·2019-02-24 14:58

python3__深度学习：卷积神经网络（CNN）__LeNet5：支票高效手写数字体识别

1.LeNet5基本概念在计算机视觉中卷积神经网络取得了巨大的成功，在工业上以及商业上的应用非常多，一种商业上最典型的应用就是识别支票上的手写数字的LeNet5神经网络。
admin_maxin·2019-02-22 10:51

CNN经典论文突出贡献一览

（待更新）作者：山水之间2018原文：https://blog.csdn.net/gavinmiaoc/article/details/79577563名称特点LeNet5没啥特点，不过是第一个CNN应该要知道
sylvia1995·2019-01-22 09:21

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。01图像1.1什么是图像人们睁眼看世界，看的就是图像。
言有三·2019-01-08 14:36

PyTorch实战：经典模型LeNet5实现手写体识别

在这篇博客中，我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5，并且利用它实现手写体字母的识别。训练数据采用经典的MNIST数据集。
HelloGrub·2018-12-27 16:00

吴恩达卷积神经网络——深度卷积网络：实例探究

经典网络LeNet5随着网络的加深，图像的高度和宽度在缩小，信道数量增加池化后使用sigmoid函数AlexNet与LeNet相似，但大得多使用ReLu函数VGG-16网络大，但结构并不复杂图像缩小的比例和信道增加的比例是有规律的
cherry1307·2018-11-26 12:27

几种深度学习模型，keras实现

8fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConv2D,MaxPooling2DdefLeNet(input_shape):#LeNet5
沐依·2018-10-31 14:05

卷积神经网络入门：LeNet5（手写体数字识别）详解

第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图，以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。
chizi15·2018-10-16 10:14

TensorFlow学习笔记-实现经典LeNet5模型（转载）

LeNet5模型是YannLeCun教授于1998年提出来的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。
clxiaoclxiao·2018-10-01 18:37

浅谈残差网络(Residual Network)

不然也不会有从一开始LeNet5的5层网络发展到了后来的VGG的19层网络。于是为了达到更好的网络效果，deeper们又开始加深网络的层数，可这次迎来的确不是网络性能上
空字符·2018-09-23 09:09

CNN经典网络的总结

之前自己也用过AlexNet和GoogleNet，网络上关于各种模型的介绍更是形形色色，自己就想着整理一下，以备自己以后查阅方便LeNet5先放一张图，我感觉凡是对深度学习有涉猎的人，对这张图一定不会陌生
Andyato0520·2018-08-21 22:22

深入理解AlexNet网络

AlexNet论文：《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》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
小猪嘎嘎·2018-08-16 22:14

基于keras的LeNet-5模型可视化、网络特征可视化及kernel可视化

1.LeNet-5详解LeNet5这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积
lwy_520·2018-08-07 14:04

mnist数据集在LeNet5卷积神经网络 学习总结

LeNet-5模型LeNet-5模型总共有7层，下图为LeNet-5模型架构：第一层：卷积层输入为：32×32×1，由于过滤器尺寸为5×5，深度为6，步长为1，不使用全0填充。所以输出为：（32-5）÷1+1=28，即28×28×6。本层有5×5×1×6+6=156个参数，由于下一层有28×28×6=4704个节点，每个节点和5×5=25个当前层节点相连，所以本层卷积层有4704×（25+1）=1
Alvin_FZW·2018-07-27 18:20

CNN发展

CNN发展LeNet5理解LeNet5的网络结构如图所示（该图来自论文）网路结构分析：输入层：输入图像：32*32*1第一层：卷积层卷积核大小：5*5*1*6，卷积核width=hight=5,in_channels
feng_jiakai·2018-07-20 15:41

TensorFlow从入门到放弃（一）——实现经典神经网络模型LeNet5

1.mnist手写数字数据集下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/2.LeNet5网络模型第一层：卷积层这一层的输入就是原始的图像像素32*32*1。第一个卷积层过滤器尺寸为5*5，深度为6，偏置亦为6，不使用全0填充，长和宽的步长为1。所以这一层的输出：28*28*6，卷积层共有5*5*1*6+6=156个参数。第二层：池化层这一层的输入为第一层的输出，是一
澎湃de家夥·2018-07-18 16:50

深度卷机网络（Deep CNNs）的GFLOPS与参数量计算

转载来源：深度学习分类网络关于model参数量计算：1.CNN学习笔记——理解结构，LeNet5介绍1VGG-16VGG16[1]是非常经典的模型，好用，是2014ImageNet的亚军(有可能是vgg
鹊踏枝-码农·2018-07-16 10:23

Lenet5网络结构详解及tensorflow实现

LeNet5特征能够总结为如下几点：1）卷积神经网络使用三个层作为一个系列：卷积，池化，非线性；2）使用卷积提取空间特征；3）使用映射到空间均值下采样（subsample）；4）双曲线（tanh）或S型
骑着蜗牛逛世界·2018-07-05 10:03

一文读懂物体分类AI算法：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-1521引言当前深度
猫耳呀·2018-06-07 17:00

一文读懂物体分类AI算法：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-1521引言当前深度
猫耳呀·2018-06-07 17:00

卷积神经网络从lenet到DPN发展历程

先发一张图（不全），以后再补一，LeNet51998，YannLeCun的LeNet5。最早的卷积网络，已经有了卷积层，池化层和全连接层。
qq_643421232·2018-06-06 22:43

【tensorflow】mnist手写数字识别--tensorflow实现

【tensorflow】mnist手写数字识别--tensorflow实现LeCun首次将反向传播算法应用于手写邮政编码识别，而后又将卷积神经网络应用于手写数字体识别，这便是CNN最初的模型--LeNet5
大姨妈V·2018-05-18 15:55

MOOC笔记——Lenet5神经网络

MOOC笔记——Lenet5神经网络Lenet5神经网络的介绍：Lenet5神经网络是YannLeCun等人在1998年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。
大鲨鱼冲鸭·2018-04-29 17:07

深度学习（五）基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

原文作者：aircraft原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html参考博客：https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921目前人工智能神经网络已经成为非常火的一
aircraft·2018-04-26 20:00

经典CNN之：LeNet介绍

手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。
daydayup_668819·2018-04-13 17:56

Lenet5设计理解——咬文嚼字系列

最近在看lecun大神的这篇经典文章：“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”，文章较老，但是对于lenet5的一些基础概念讲解浅显易懂，
Eva_Hua·2018-03-30 16:12

深度学习部分网络记录+lenet5 网络源码 + 手写字体训练图片

个人感觉第一个深度学习网络算是Lenet5，当时用于手写字体的识别，可以下载mnist公共数据库用于测试。
eatapples·2018-03-28 16:26

深度学习部分网络记录+lenet5 网络源码 + 手写字体训练图片

个人感觉第一个深度学习网络算是Lenet5，当时用于手写字体的识别，可以下载mnist公共数据库用于测试。
eatapples·2018-03-28 16:26

经典网络结构Lenet 《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》

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。LeNet5的架构基于这样的观点：（尤其是）图像的特征分布在整张图像上
女王の专属领地·2018-03-21 16:33

BigDL 运行 LeNet5 on MNIST 发现的 BUG

1.部署Hadoop2.8.3,Spark2.1.02.编译和部署BigDL编译command:./make-dist.sh-Pspark_2.x3.运行脚本LeNet5-on-MNIST-example.sh:#!/bin/bash$SPARK_HOME/bin/spark-submit\--masteryarn\--deploy-modeclient\--driver-memory2g\--n
ibingoogle·2018-03-08 02:11

pytorch实现LeNet5

  本文需要对卷积神经网络有一定的了解，可以参考本博文。（一）LeNet简介LeNet网络结构如下图所示：1.第一层C1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(32-5+1)神经元数量:28*28*6可训练参数数量:(5*5+1)*6，(每个卷积核25个权重值w，一个截距值bias;总共6个卷积核)连接数量:(5*5+1)*6*28
玩人·2018-03-02 21:08

深度学习总结（lecture 6）VGG13、16、19

lecture6：VGG13、16、19目录lecture6：VGG13、16、19目录1、VGG结构2、VGG结构解释3、3*3卷积核的优点4、VGG的Multi-Scale方法5、VGG应用1、VGG结构LeNet5
九方先生·2018-02-28 19:57

深度学习总结（lecture 4）LeNet5

lecture4：LeNet5（1998）目录lecture4：LeNet5（1998）目录1、LeNet5模型1、LeNet5模型Conv1:f=[5,5],s=[1,1],padding=’valid
九方先生·2018-02-27 20:14

使用卷积神经网络来检测卫星图像的特征

using-convolutional-neural-networks-to-detect-features-in-sattelite-images/使用卷积神经网络来检测卫星图像的特征1.介绍在之前的博客文章中，我们已经看到了如何在Tensorflow中构建卷积神经网络（CNN），从零开始构建各种CNN架构（如LeNet5
Nougats·2018-01-17 11:24

实战LeNet-5 AlexNet ResNet 实践 Cifar-10问题

为了学习不同网络，这里统一拿这个用作实验材料，关于下载cifar10，或更多说明可以查看官网CIFAR-10二、LeNet5模型如图所示这个模型就是2个卷积、池化，再连3个全连接第一个卷积层6个大小为5
pengdali·2017-12-30 22:32

Tensorflow实现cnn模型的训练与使用

本文仅为cnn基于tensorflow的代码部分笔记,主要内容各层的搭建与参数的的设置,cnn介绍:点我链接1.简介本文主要实现lenet5的在手写数字识别数据集mnist上的训练和使用,代码分为cnntest.py
Goldxwang·2017-12-13 13:16
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