-mnist_lenet5-dataset //存放数据集的文件夹,可以http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载-model //存放模型的文件夹-mnist_eval.py //定义了测试过程-mnist_inference.py //定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数-mnist_train.py //定义了神经网络的训练过程 mnist_eval.py #-*- coding: utf-8 -...
LeNet-5是一个简单的卷积神经网络,是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下: INPUT层 这是神经网络的输入,输入图像的尺寸统一为32×32。 C1层 输入图片:32×32 卷积核大小:5×5 卷积核种类:6 输出feature map大小:28×28 神经元数量:28×28×6 可训练参数:(5×5+1) × 6(每个滤波器5×5...
卷积神经网络从诞生到现在,已经出现了许多经典网络结构,比如Lenet-5、Alenet、VGGNet、GoogleNet和ResNet等。 每一种网络结构都是以卷积、激活、池化、全连接这四种操作为基础进行扩展。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络,它有效解决了手写数字的识别问题。 3 LeNet-5网络分析 LeNet-5神经网络是Yann LeCun等人在...
使用Tensorflow和lenet5完成手写数字识别 手写数字识别csdn,《深度学习入门》第3章实战:手写数字识别文章目录前言一、一点介绍二、完整代码三、导入数据集的一个小问题前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第三章,章节最后刚好有个手写
LeNet5包含Input、卷积层1、池化层1、卷积层2、池化层2、全连接层、输出层: INPUT: [28x28x1] weights: 0 CONV5-32: [28x28x32] weights: (5*5*1+1)*32 POOL1: [14x14x32] weights: 2*2*1 CONV5-64: [14x14x64] weights: (5*5*32+1)*64 ...
TensorFlow实现LeNet-5 我们依然使用之前的MNIST数据集,通过构建简单的LeNet-5卷积神经网络来进行训练。LeNet-5是Yann LeCun教授提出的(今年的图灵奖获得者),它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。 LeNet-5架构 1. 输入层 我们依然使用之前的mnist数据集,所以每一张图片都是32 * 32 * 1的灰度值...
LeNet-5是一种高效的卷积神经网络,在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中 有详细的解释,它在大家熟知的手写数字识别项目中它得到广泛地使用。该网络一共有7层,依次为:卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层(输出层)。 分类训练的准备工作 准备数据集设计网络结构数据...
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现手写数字识别。 1 引言 全连接网络:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。 参数个数:Σ(前层x后层+后层) ...
LeNet-5 是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,LeNet-5 是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。LeNet-5 模型可以达到 99.2% 的正确率。LeNet-5 模型总共有 7 层。 LeNet-5 第1 层卷积层 输入层是原始图片 32 x 32 x 1,卷积核大小 5 x 5 深度为 6 不使用补零。参...
LeNet-5 共有 7 层,输入层不计入层数,每层都有一定的训练参数,其中三个卷积层的训练参数较多,每层都有多个滤波器,也叫特征图,每个滤波器都对上一层的输出提取不同的像素特征。所以 LeNet-5 的简略结构如下: 输入-卷积-池化-卷积-池化-卷积(全连接)-全连接-全连接(输出) ...