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。
# · 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...
卷积核个数:16 输出:“(W-F+2F)/S+1”->(14-5+0)/1+1=10,即得到的输出为10x10 5.S4:池化层 输入:10x10 卷积核:2x2 输出:"(W-F)/S+1"->(10-2)/2+1=5 6.C5:卷积层 输入:5x5 卷积核:5x5 卷积核个数:120 输出:"“(W-F+2F)/S+1"->(5-5+0)/1+1=1,即得到输出1x1 7.F6...
1. 基于MATLAB 自带手写数字集的CNN(LeNet5)手写数字识别 2. 引言 2.1国外研究现状 2.1.1 理论基础:Hinton等学者2006年提出深度信念网络(DBN),奠定深度学习理论基础。DBN证明深层神经网络可以通过层层前向和反向传播学习得到高层抽象特征。 2.1.2 工业界应用:Google于2012年在ImageNet图像识别挑战赛中首次应用深度学...
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....
基于TensorFlow框架下LeNet_5实现手写数字识别,今天来从头自己搭一个非常简单的卷积网络,使用的数据集是MNIST.MNIST应该算是一个被用烂了的数据集了,非常非常适合初学,数据量比较小,数据处理、训练和预测的时间都比较短,可以很好地用于把控网络搭建的整个过程。0x01数
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
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...
LeNet5原理以及手写数字识别案例应用, 视频播放量 26、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 奶瓶陈老师, 作者简介 为了百年树人,必须滴水石穿,相关视频:p 2 a,分享一个可媲美商业软件的实时交互流式数字人项目,LiveTalking,实时对话