首先通过compile()函数指定网络使用的优化器对象、损失函数类型、评价指标等设定,这一步称为装配: #导入优化器,损失函数模块fromtensorflow.kerasimportlosses,optimizers#模型装配network.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy']) 模型装配...
3.5 LeNet-5的成功在于展示了卷积神经网络在图像识别任务上的效果,它的结构设计对后来的深度卷积神经网络产生深远影响。LeNet-5证明了分层提取特征的重要性,这一思想贯彻了之后的图像识别网络的设计。[1] 4. Lenet5在MATLAB中的算法实现 1. %CNN 手写数字识别程序 2. 3. %%读取MATLAB自带数字图像数据集,数据集...
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,原图像大小不变,便得出6@28×28;卷积下一步即池化,这里采用2*2最大池化,即将原图像缩小到原来的一半,缩小的每个区域取最大值代替,依照这个流程完成若干层卷积池化的...
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...
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...
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...
LeNet5( (conv1): Conv2d (1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding= (2, 2)) (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ...
LeNET-5模型如下图: 模型中输入图片的大小为32x32,由于自身数据集的大小为784,即一张图片大小为28x28。所以稍微有所不同。数据集外网下载可能比较慢,将在文章最...
公开项目>手写数字识别-LeNet5 手写数字识别-LeNet5 Fork 4 喜欢 0 分享 使用基础API进行手写数字识别任务 菜菜,带带 3枚 BML Codelab 2.2.2 Python3 初级计算机视觉 2022-01-15 17:58:08 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 最终版本使用基础API 2022-01-20 15:47:18 请选择预览文件 当前Notebook...