LeNet是卷积神经网络(CNN)的早期代表之一,由Yann LeCun等人开发,用于手写数字识别任务。 1989年,Yann LeCun等人在贝尔实验室首次将反向传播算法成功应用于识别美国邮政服务提供的手写邮政编码数字,并且认为通过提供来自任务域的约束可以增强学习网络的泛化能力。他将使用反向传播算法训练的卷积神经网络结合到读取手写数字上...
一.网络结构LeNet-5是最早应用于手写数字识别的卷积神经网络模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。 它包含了如下层: 1.输入层:32x32的灰度图像。 2.卷积层C1:输入通道为1,输出通道为6,使用sigmoid作为激活函…
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...
一、一点介绍 这个手写数字识别的小案例,采用的是3层神经网络来实现的。需要说明的是,在这个小案例中,神经网络还不具备“学习”的功能,在训练之前,我们会读入一个sample_weight.pkl文件,这个文件里面保存了已经学习好的神经网络的权重和偏置参数。 这个神经网络的结构大概如下: 输入层: 784个神经元 隐藏层1: 50个...
# · LeNet-5是 Yann LeCun 在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络 # · 所有卷积核均为5×5,步长为1# · 所有池化方法为平均池化 # · 所有激活函数采用 Sigmoid # · 该模型共7层(3个卷积层,2个池化层,2个全连接层) # · LeNet5 网络结构被称为第1个典型的CNN#---#classMyLeNet5(nn...
LeNet5的基本结构: LeNet5的基本结构 第一步:安排数据 第二步:确定超参数 第三步:建立网络结构,写上损失函数和优化器 第四步:安排训练过程 第五步:安排测试过程 第六步:保存模型 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....
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...
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 ...