LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu。 LeNet-5...
通过使用LeNet-5模型对MNIST数据集进行训练,用户可以通过Flask搭建的网页应用进行手写数字预测。项目提供了详细的使用方法和参考资源,方便用户快速上手和定制自己的手写数字识别应用。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行...