在《手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型》一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个。本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的...
4)Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签) MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局...
3.1 LeNet-5是Yann LeCun等人在1998年提出的卷积神经网络,用于手写数字识别。它的提出开创了卷积神经网络的先河,对深度学习产生了重要影响。 3.2 LeNet-5的网络结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。 3.3输入层接受32x32的手写数字图像作为输入。网络有两组卷积层和池化层。第一组包含一个卷积层和...
LeNet5卷积神经网络最早出现在由Yann LeCun等人于1998年发表在Proceedings of The IEEE学术期刊上的“Graident-based Learning Applied to Document Recognition”这篇文章里[5],用于做手写数字识别(Handwritten digit recognition)。LeNet5卷积神经网络的结构非常简单,如图4所示,其中图中的灰色方块代表了一个特征图。 ...
LeNet5( (conv1): Conv2d (1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding= (2, 2)) (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ...
TensorFlow基于Lenet模型手写数字识别 手写识别较为简单的版本应该是只用FC,这样参考这篇博客. Lenet-5模型: 本文卷积模型: forward: #coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnp IMAGE_SIZE =28NUM_CHANNELS =1CONV1_SIZE =5CONV1_KERNEL_NUM =32CONV2_SIZE =5CONV2_KERNEL_NUM =64FC_SIZE =512...
LeNet-5是一种卷积神经网络模型,由Yann LeCun于1998年提出。尽管其提出时间较早,但在手写数字识别任务上取得了显著的成功。实验中,我们采用LeNet-5模型对MNIST数据集进行处理。 3.模型结构 LeNet-5模型包括两个卷积层和三个全连接层。卷积层分别包含6个和16个卷积核,卷积核大小为5x5。每个卷积层之后跟着一个...
基于LeNet5的手写数字识别 实验介绍 LeNet5 + MNIST被誉为深度学习领域的“Hello world”。本实验主要介绍使用MindSpore在MNIST手写数字数据集上开发和训练一个LeNet5模型,并验证模型精度。 实验目的 了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发。 了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。
基于LeNet实现拍摄手写数字识别 1 实验内容 实现MNIST数据加载和可视化 阅读LeNet-5 的相关资料和论文,在Keras,Tensorfolow 或Pytorch 任意框架下逐层实现网 络模型的构建 在MNIST 数据集上实现模型训练,评估模型性能指标 拍摄一张包含多个自己手写数字的照片,在经过图像裁剪、二值化等图像预处理后,使用...
摘要:本发明涉及计算机图像处理领域,为解决传统手写中文字符识别准确率较低的问题,实现手写中文字符的自动识别,本发明,基于LeNet‑5网络模型的手写体中文字符识别方法,由基于数据流编程的符号数学系统框架构造一个LeNet‑II网络模型,所述网络模型是由分支branch1、分支branch2和输出三个组成部分的卷积神经网络,branch...