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
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。 这是原始的LeNet5网络: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import time# 声明输入图片数据,类别x = tf....
【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习 LeNet模型 于1994年明确提出,变成推动深度学习培训发展趋势的驱动力。通过多次升级、不断,1988年Yann LeCun宣布取名为LeNet-5。LeNet-5模型如图所示。 搭建环境 这里我采用的是Pycharm + Anaconda(关于这俩的安装这里不在赘述)。 安装需要的包 打开Anaconda软件。步...
class LeNet5(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): super(LeNet5, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_dim, 6, 5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(True),nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(6, 16, 5, stride=1, padding=0), nn.ReLU(True)...
已知MNIST数据集图像大小为28×28的灰度图,设置神经网络卷积核为5*5,第一层输出通道数为6,第二层输出通道数为16,那么可以大致绘出神经网络结构图如下: 从左至右,最左的1@28×28表示输入图像(其实一般LeNet图不会标出,此处是为了方便理解)。输入进入网络,进行第一层卷积,第一层卷积输出通道为6,原图像大小不...
LeNet是一种典型的卷积神经网络的结构,由Yann LeCun发明。它的网路结构如下图: LeNet-5共有7层(不包含输入),每层都包含可训练参数。 输入图像大小为32*32,比MNIST数据集的图片要大一些,这么做的原因是希望潜在的明显特征如笔画断点或角能够出现在最高层特征检测子感受野(receptive field)的中心。因此在训练整...
使用Tensorflow和lenet5完成手写数字识别 手写数字识别csdn 《深度学习入门》第3章实战:手写数字识别 文章目录 前言 一、一点介绍 二、完整代码 三、导入数据集的一个小问题 前言 笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第三章,章节最后刚好有个手写数字识别的实战内容,于是就照着书本...
【摘要】 实验目的本实验,基于华为云MindSpore在MNIST数据集上开发和训练一个LeNet5模型,并验证模型精度;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;了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的验证。实验环境ModelArts平台:Mindspore实验内容及分析数据集准备从华为云OBS...
LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,LeCun大佬非常早期的作品,用于手写字母识别,在Mnist数据集上能够达到98%以上的准确率。 LeNet-5 LeNet-5 Structure Implement in Keras 基于Keras实现LeNet-5,损失函数使用交叉熵,优化器选择Adam。
注意:这里的代码都是在Jupyter Notebook中运行,原始的.ipynb文件可以在我的GitHub项目主页上查看,其中的CNN_by_TensorFlow_with_LeNet-5_Architecture.ipynb就是这篇博客的文件,里面包括代码、注释以及交互式运行结果,界面十分友好,读者可以下载后直接在Jupyter Notebook中打开即可,在这里作者也强烈...