训练好的模型可以保存起来,万一以后需要使用,可以减少重复训练的时间. torch.save(netC,"LeNet_5.pth")#保存训练好的LeNet_5模型 下次需要的时候只需加载即可,不过需要先运行一下LeNet_5这个类: netG=torch.load("LeNet_5.pth") 参考资料: 1.Ensemble learning LeNet-5 on MNIST 99.325 accuracy ...
transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 定义 LeNet-5 模型classLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()# 定义卷积层C1,输入通道数为1,输出通道数为6,卷积核大小为5x5self.conv1=nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,stride=1)# 定义池化层S2,池化核大小为2x2,步长...
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型,1998年被提出,论文题目是 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” ,作者为 Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner。 LeNet-5是一个用于手写数字识别的深度神经网络模型,由两个卷积层和三个全连接层组成。 LeNet-5是深度神经网...
LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集 上, LeNet-5 模型可以达到大约 99.2%的正确率。 2、LeNet-5模型结构 LeNet-5 模型总共有 7 层 ,下图展示了 ...
LeNet - 5模型是由Yann LeCun等人于1998年提出的深度学习经典网络模型,是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络模型。 LeNet - 5模型主要由两个部分组成:2个卷积层和3个全连接层(池化层没有参数不算在网络模型之中)。卷积层用于提取图像的特征,而全连接层用于对提取的特征进行分类。 下面详细介绍LeNet ...
一、LeNet-5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络。原论文地址 输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输出：分类结果，0~9之间的一个数 因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，...
代表性的模型。LeNet-5模型结构为输入层--卷积层--池化层--卷积层--池化层--全连接层--全连接层--输出层,为串联模型。如下图所示:各层参数详解:1. INPUT输入层:图像数据归一化为32*32尺寸2.C1层-卷积层:C1层-卷积层参数输入图片32*32卷积核大小5*5卷积核数量(种类) 6 输出FeatureMap28*28 计算公式...
1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于 1998年在论文Gradient-basedlearning applied to document recognitionr[1]中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集 上, LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。
然后这个模型确实在80年代末期在银行行业,在邮递行业确实是被一直被应用,所以这也是为什么LeNet-5有名。 2.LeNet-5网络架构 LeNet每一层执行的效果如下: 2.1输入层 首先通过尺寸归一化,把输入图像全部转化成32×32大小。 2.2第一层-卷积层C1...
CNN 常用的几个模型 LeNet5 AlexNet VGGNet Google Inception Net 微软ResNet残差神经网络 LeNet5 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,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层(不包括输入层...