LeNet-5,这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文(LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头,在2018年一起获得图灵奖)。LeNet-5创造了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写识别支票的问题。...
LeNet-5的训练算法训练算法与传统的BP算法差不多。主要包括4步,这4步被分为两个阶段:第一阶段,向前传播阶段: a)从样本集中取一个样本(X,Yp),将X输入网络;b)计算相应的实际输出Op...LeNet-5第一层:卷积层C1 C1层是卷积层,形成6个特征图谱。卷积的输入区域大小是5x5,每个特征图谱内参数共享,即每个特征...
论文Lecun-1998和其中提出的LeNet5模型是深度卷积网络CNN模型的开山之作,其计算机视觉-图像分类领域的重要性不言而喻。在本文实例中,我们利用Tensorflow和mnist数据集学习LeNet5模型的实现与训练,对手写数字图片实现更加准确的分类识别。英文原始论文下载:yann.lecun.com/exdb/pub,建议大家能够读一下原作中的原理描述...
1. 改进LeNet-5网络在图像分类中的应用 2. 基于改进的卷积神经网络LeNet-5的车型识别方法 3. 改进LeNet-5模型在大米分选算法上的应用 4. 基于跨连接LeNet-5网络的面部表情识别 5. 基于LeNet-5模型的太阳能电池板缺陷识别分类 6. 基于改进LeNet-5的面部表情识别方法 7. 基于改进LeNet-5的牛奶生...
改进的LeNet-5模型在花卉识别中的应用 为提高花卉图像的识别率,实现良好的花卉分类效果,提出一类改进型LeNet-5卷积神经网络模型.将原LeNet-5卷积神经网络模型的S4层与C5层之间的连接方式改为全连接,将S2层,... 吴丽娜,王林山 - 《计算机工程与设计》 被引量: 0发表: 2020年 基于改进的卷积神经网络LeNet-5...
请参考第七讲给出的leNet5卷积网络代码,使用Cifar-10数据集训练模型,实现彩色图像识别。 Cifar-10数据集包含了airlane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10种分类,共60000张图片,其中训练集50000张,测试集10000张。请使用lenet5卷积网络
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,因此神经网...