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 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。 由于本篇博客是...
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...
1.1、MNIST数据集和LeNet网络 MNIST数据集是一组手写数字图像数据集,包含训练集和测试集。训练集包含60,000个图像,测试集包含10,000个图像。每个图像都是28x28像素的灰度图像,标注数字为0-9。MNIST数据集被广泛应用于机器学习领域,特别是图像识别领域。LeNet网络是一种经典的卷积神经网络,由Yann LeCun等人于1998年...
在Matlab中,我们将编写读MNIST数据集的函数来准备好训练集和测试集图片及对应的标签。具体代码见loadMNIST.m。 图7 a)Matlab中读入的手写数字和b)对应的数值 接下来我们将继续构建LeNet5卷积神经网络所需的其他部件,比如卷积层,池化层,激活函数和全连接层。卷积层的输入为H×W×C大小的图像,卷积核为N×Hin×Wi...
基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先,我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后,我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后,我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别,并对实验结果进行分析和总结。
5. 在这里numpy和pandas是在对数据处理时用到的库文件 matplotlib 是python里非常有名的画图库 tensorflow是我们要训练模型的主要框架 keras是tf的官方前端,这样可以减少我们写的代码,让逻辑更加清晰 读取数据 数据这里我们先用的官方MNIST数据进行训练 在tensorflow keras里直接定义了这个数据集的下载路径,我们直接调用方...
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...
test_dataset = datasets.MNIST(root='./dataset/mnist',train=False,transform=transforms.ToTensor()) # Data Loader(Input Pipeline)是一个迭代器,torch.utils.data.DataLoader作用就是随机的在样本中选取数据组成一个小的batch。shuffle决定数据是否打乱
基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤主要包括理论概述、数据预处理、LeNet网络实现、手写数字识别以及算法运行环境和效果展示。LeNet网络，作为早期成功的深度学习模型之一，由Yann LeCun等人于1998年提出，其结构包括两个卷积层和三个全连接层，使用Sigmoid激活函数和平均池化操作。MNIST数据集...
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...