【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习 LeNet模型 于1994年明确提出,变成推动深度学习培训发展趋势的驱动力。通过多次升级、不断,1988年Yann LeCun宣布取名为LeNet-5。LeNet-5模型如图所示。 搭建环境 这里我采用的是Pycharm + Anaconda(关于这俩的安装这里不在赘述)。 安装需要的包 打开Anaconda软件。步...
criterion, optimizer, epochs device = torch.device('cuda') # device设为用CPU进行训练 batch_size = 10000 # 每一次训练所取的样本数是64个 LR = 0.001 # 学习率 Momentum = 0.9 # 动量是0.9 net = LeNet().to(device) # 实例化一个LeNet网络,同时设定设备是CPU还是GPU criterion = nn...
LeNet-5是经典CNN(Convolutional Neural Network)神经网络构造之一,第一次是在1995年由 Yann LeCun, Leon Bottou, Yoshua Bengio,和 Patrick Haffner提出的,这种神经网络结构在MINIST手写数字数据集上取得了优异的结果。下面将与LeNet-5的相关知识介绍一下。 前馈神经网络的限制 当前流行的神经网络主要有三种,前馈神经...
https://github.com/zhao302014/Classic_model_examples/tree/main/1998_LeNet-5_MNIST 项目心得 1998 年——LeNet-5:这是 Yann LeCun 在 1998 年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络。该项目自己搭建了 Lenet-5 网络并在 MNIST 手写数字识别项目中得到了应用。(注:该项目最令我印象深刻的是我自己验证了几...
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
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
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.nnasnn# torch.nn库...
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...
LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,LeCun大佬非常早期的作品,用于手写字母识别,在Mnist数据集上能够达到98%以上的准确率。 LeNet-5 LeNet-5 Structure Implement in Keras 基于Keras实现LeNet-5,损失函数使用交叉熵,优化器选择Adam。
LeNet-5是一个简单的卷积神经网络,是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下: INPUT层 这是神经网络的输入,输入图像的尺寸统一为32×32。 C1层 输入图片:32×32 卷积核大小:5×5 卷积核种类:6 输出feature map大小:28×28 神经元数量:28×28×6 ...