首先通过compile()函数指定网络使用的优化器对象、损失函数类型、评价指标等设定,这一步称为装配: #导入优化器,损失函数模块fromtensorflow.kerasimportlosses,optimizers#模型装配network.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy']) 模型装配...
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...
LeNet-5 与现在通用的卷积神经网络在某些细节结构上还是有差异的,例如 LeNet-5 采用的激活函数是 sigmoid,而目前图像一般用 tanh,relu,leakly relu 较多;LeNet-5 池化层处理与现在也不同;多分类最后的输出层一般用 softmax,与 LeNet-5 不太相同。 LeNet-5 是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。
代码如下: # coding=utf-8 (在源码开头声明编码方式,这样注释和代码中有中文不会报错)importtorch# 导入pytorch库importtorch.nnasnn# torch.nn库importtorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#torch.optim包主要包含了用来更新参数的优化算法,比如SGD、AdaGrad,RMSProp、 Adam等fromtorchvisionimportdatasets,trans...
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
一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,训练样本:共60000个,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样本:共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的,大小为28x28。 1.1 下载并加载数据,并做出一定的预先处理 ...
2.1 LeNet5 CNN简介 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...
pytorchLeNet5数字手写体识别 pytorch 手写数字 一、前置工作—确定神经网络结构 搭建神经网络完成某项特定任务,就像做一项工程,需要了解该项目的大致基本情况,准备图纸,才能确定每一步的落实方案。我在学校学习时忽视了这一点,只是老师下达了任务便埋头去构建网络,这其实不利于我对神经网络的深入理解。
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...
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...