LeNet-5 网络模型定义好,训练函数、验证函数也定义好了,就可以直接使用 MNIST 数据集进行训练了。 # 调用epoch=5Loss=[]Accuracy=[]forepochinrange(1,epoch+1):print("start_time",time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime(time.time()))loss,acc=train_runner(model,device,trainloader,optimi...
fromtensorflow.kerasimportmodels,layersfromtensorflow.keras.utilsimportplot_model# Define the LeNet-5 modeldeflenet5_model():model=models.Sequential()# 创建一个顺序模型# 第一层:卷积层。有6个卷积核,每个核大小是5x5,激活函数是ReLU。# 输入的形状是32x32的灰度图像(因此,通道数是1)model.add(layers....
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 单通道的,而 LeNet-5 网络输入 Input 图片尺寸是 32x32...
1.2 搭建 LeNet-5 神经网络结构,并定义前向传播的过程 class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.maxpo...
5.模型预测 1 ./buld/tools/caffe 以上为caffe.bin的命令行参数 1 ./build/tools/caffe test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100 预测 模型路径 指定路径预先训练的权重值文件 指定迭代次数100 标签: ubuntu16.04+NIDDIA +c...
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 ...
# mnist神经网络训练,采用LeNet-5模型 import os import cv2 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten ...
,(指令:cd ./caffe),再用data/mnist下的get_mnist.sh下載MNIST数据集,代码如下: sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh 打开下载目录.../examples/mnist/lenet_iter_10000.solverstate文件中。5、用训练好的模型对数据进行预测。 利用训练好的Lenet-5模型权值文件(examples/mnist ...
1. LeNet-5 1.1 简介 LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主Yann LeCun在一篇名为"Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"的paper(paper下载地址:https://www.researchgate.net/publication/2985446_Gradient-Based_Learning_Applied_to_Document_Recognition)中提出的神经网络结构,在...