网络层 : 路由选择,网络互联,分组传输 链路层 : 提供链路交换,具体消息发送 物理层 : 物理硬件,接口 OSI 模型优点 : 将功能分开,降低网路传输中的耦合度,每一部分完成自己的功能,开发更加清晰。 高内聚 :使模块功能单一,不混杂。 低耦合 :模块之间尽量减少相互的关联和影响 四层、五层模型 四层模型 应用层 ...
一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,训练样本:共60000个,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样本:共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的,大小为28x28。 1.1 下载并加载数据,并做出一定的预先处理 由于MNIST 数据集图片尺寸是 28x28...
下面使用 LeNet-5 网络来训练本地的数据并进行测试。数据集是本地的 LED 数字 0-9,尺寸为 28x28 单通道,跟 MNIST 数据集类似。训练集 0-9 各 95 张,测试集 0~9 各 40 张。图片样例如图所示: 3.1 数据预处理 制作图片数据的索引 对于训练集和测试集,要分别制作对应的图片数据索引,即 train.txt 和 ...
3.数据集的建构 函数datasets.MNIST()起到下载数据集的作用。第一个形式参数是确定下载的数据存放的根文件,第二个形式参数download作用是判断是否需要从目标源下载数据,若download=True则代表若程序在目标文件夹没有找到MNIST数据集则会从目标源上下载数据集,若download=False则不会下载。第三个参数判断下载的是训...
【Python】keras使用Lenet5识别mnist 原始论文中的网络结构如下图: keras生成的网络结构如下图: 代码如下: importnumpy as npfromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense, Dropout, Flatten, Activationfromkeras.layersimportConv2D, MaxPooling2Dfromkeras.utils.vis_...
python3 mnist_train.py 以下训练案例中我使用的lecun大师的LeNet-5网络,先简单介绍LeNet-5网络: LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始,在多年的研究和许多次成功的迭代后,这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。
详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分和使用 PyTorch 复现 LeNet-5 网络来解决 MNIST 数据集和 CIFAR10 数据集。然而大多数实际应用中,我们需要自己构建数据集,进行识别。因此,本文将讲解一下如何使用 LeNet-5 训练自己的数据。 正文开始! 三、用 LeNet-5 训练自己的数据 ...
LeNet模型的可以分为7步: 卷积层 池化层 卷积层 池化层 全连接层 全连接层 经过这7步以后得到输出结点的值,使用该值进行训练即可。 1、使用MNIST中的train数据进行7步训练得到好的神经网络 2、使用MNIST中的test数据进行准确率检测 3、处理自己的图片使之符合训练格式,将其带入输入结点,得到预估的值 ...
本文是使用PyTorch来实现经典神经网络结构LeNet5,并将其用于处理MNIST数据集。LeNet5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是由图灵奖获得者Yann LeCun等提出的一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。它曾经被应用于识别美国邮政服务提供的手写邮政编码数字,错误率仅1%。
现在，我将展示如何在PyTorch中实现LeNet-5（略有简化）。我们将在MNIST数据集上训练网络。我们首先导入必需的Python库。此外，我们还检查了GPU是否可用，并相应地设置DEVICE变量。在下一步中，我们设置一些参数（例如随机种子、学习率、batch size、epochs数等），稍后将在建立神经网络时使用这些参数。接下来我们定义...