F7:第2个全连接层 使用pytorch搭建LeNet 1. 创建一个类并继承nn.Module 2. 类中实现两个方法 LeNet简介 LeNet原文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/726791 LeNet可以说是卷积神经网络的“HelloWorld”,它通过巧妙...
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下面我们通过Sequential类来实现LeNet模型。 import timeimport torchfrom torch import nn, optimimport sysimport d2lzh_pytorch as d2ldevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')class LeNet(nn.Module):def __init__(self):super(LeNet, self).__init__()# 卷积神经网络...
三、LENET-5模型简介(附代码解析) LeNet-5是由具有卷积神经网络之父之美誉的Yann LeCun在1998年发表在 IEEE 上面的一篇 《Gradient-based learning applied to document recognition》 上提出来的。 LeNet是卷积网络做识别的开山之作,虽然这篇论文的网络结构现在已经很少使用,但是它对后续卷积 网络的发展起到了奠...
张量可以看做多维数组,有时需要对维度进行相关操作 比如,使用 PyTorch 对二维图像进行处理,需要扩展为四维的张量,即需要增加一个维度表示通道。 torch.squeeze() 和 torch.unsqueeze() 便能实现这样的操作 squeeze 即“挤压”的意思,用于维度压缩,unsqueeze 即解压缩的过程,用于增加维度...
LeNet-5是一个简单的卷积神经网络,是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下: INPUT层 这是神经网络的输入,输入图像的尺寸统一为32×32。 C1层 输入图片:32×32 卷积核大小:5×5 卷积核种类:6 输出feature map大小:28×28 神经元数量:28×28×6 ...
ResNet-1001代码及ILSVRC/COCO模型(Caffe-目前第一名)https://github.com/KaimingHe/resnet-1k-layers ResNet-1001在CIFAR-10上的表现 ResNet原理 正常的网络是生成一个关于输入的函数,而ResNet生成的是一个对于输入的一个修饰:H(x) = F(x)+x。即神经网络生成的结果还要加上输入,才是最终输出。
请参考第七讲给出的leNet5卷积网络代码,使用Cifar-10数据集训练模型,实现彩色图像识别。 Cifar-10数据集包含了airlane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10种分类,共60000张图片,其中训练集50000张,测试集10000张。请使用lenet5卷积网络,训练模型参数,提升模型识别准确率。 作业需要提交...
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