LeNet5 2024年5月1日更新 在此教程中,我们将对LeNet5模型及其原理进行一个简单的介绍,并实现不依赖库(使用了torch库来加载数据集)的LeNet模型的训练和推理,目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集,给用户提供一个详细的帮助文档。 目录 [基本介绍] [LeNet5描述] [网络结构] [LeNet5实现] [总体概述...
搭建LeNet5网络模型(Model.py) 点击查看代码 importtorchimporttorch.nnasnnclassLeNet5Model(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5Model, self).__init__() self.sigmoid = nn.Sigmoid() self.c1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=(5,5), padding=2) self.s2 = ...
代码目录:选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录,用obs browser+上传 启动文件:选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录下的main.py,快速创建算法 数据来源:数据存储位置->选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录下的MNIST目录 训练输出位置:选择上述新建的OBS桶中的lenet5目录并在其中创建output目录 作业日志路径:同训练输出...
训练模型 importtorchimporttorchvisionclassLenet5(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.model=torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5),# 1*32*32 # 6*28*28torch.nn.ReLU(),torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2,# 6...
LeCun et al., 1998]虽然提出的时间比较早，但是是一个非常成功 的神经网络模型。基于LeNet-5的手写...
卷积神经网络--LeNet5模型 1 简介 LeNet-5模型是1998年Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,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模型识别的正确率高达99.2%。LeNet-5结构如图1.1所示。 图1.1 LeNet-5结构图 由图1.1可知,Le...
【摘要】 基于LeNet5的手写数字识别 实验介绍LeNet5 + MNIST被誉为深度学习领域的“Hello world”。本实验主要介绍使用MindSpore在MNIST手写数字数据集上开发和训练一个LeNet5模型,并验证模型精度。 实验目的了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。了解如何...
下图为 Le Net-5 卷积核尺寸变化、特征图尺寸变化以及通道数等参数信息图，其输入图像为灰度图像，结构...
深度学习框架应用开发任务3 训练并验证LeNet-5模型 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 169 p. 《PBR次世代游戏建模技术》(微课版)课件全套 邱雅慧 0 课程导引、1 前期准备、2 -低模制作---9数字雕刻-战斧 49 p. 《PBR次世代游戏建模技术》(微课版)课件 邱雅慧 7 实时渲染技术、8 案例分析、9数字...
训练模型 importtorchimporttorchvisionclassLenet5(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5),# 1*32*32 # 6*28*28torch.nn.ReLU(), ...