对于本例来说，我们将使用上述示例中使用的CIFAR-10图像数据集，而对于模型，我们将采用基于VGG块构建的模型。深度可分离卷积的潜力存在于更深层次的模型中；其中，正则化效应对模型更有利，且参数减少更明显，而不是像LeNet-5这样的相对轻量级权重模型一样。现在，我们将使用VGG块和普通卷积层来创建我们的模型，相...
LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它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-5模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5模型总共有7层,图7展示了LeNet-5模型的架构。 图7 LeNet-5模型结构图。 在下面的...
LeNet-5模型代码实现: 第一部分:定义各层神经网络的前向传播过程 importtensorflowastf# 配置神经网络参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28# 图像尺寸NUM_CHANNELS=1#NUM_LABELS=10# 类别# 第一层卷积层的尺寸和深度CONV1_DEEP=32CONV1_SIZE=5# 第二层卷积层的尺寸和深度CONV2_DEEP=64CONV2_SIZE=...
上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛...
自1998年开始,在多次成功迭代之后,由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeCun认为,可训练参数的卷积层是一种利用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的有效方式,这和直接把每个像素作为多层神经网络的输入不一样。像素不应该被使用在输入层,因为图像具有很强的空间相关性,而使用图像中独立的像素直接...
不同年份的ImageNet比赛提供了不同的数据集,下面介绍使用得最多的ILSVRC2012图像分类数据集。 ILSVRC2012图像分类数据集的任务和CIFAR数据集时基本一致的,也是识别图像中的主要物体。ILSVRC2012图像分类数据集包含了来自1000个类别的120万张图片,其中每张图片属于且只属于一个类别。因为ILSVRC图像分类数据集中的图片是直接...
你可以从Yann LeCun的网站下载MNIST数据集。下载并解压缩之后,可以使用python-mnist 工具来加载数据。 CIFAR-10数据集可以从这里下载。 创建一个简单的一层神经网络 神经网络最简单的形式是一层线性全连接神经网络(FCNN, Fully Connected Neural Network)。 在数学上它由一个矩阵乘法组成。
("cifar10_lenet_weights.txt","w")as f:forvinmodel.trainable_variables:f.write(str(v.name)+"\n")f.write(str(v.shape)+"\n")f.write(str(v.numpy())+"\n")# 显示训练和预测的acc、loss曲线acc=history.history["sparse_categorical_accuracy"]val_acc=history.history["val_sparse_categorical...
对于本例来说,我们将使用上述示例中使用的CIFAR-10图像数据集,而对于模型,我们将采用基于VGG块构建的模型。深度可分离卷积的潜力存在于更深层次的模型中;其中,正则化效应对模型更有利,且参数减少更明显,而不是像LeNet-5这样的相对轻量级权重模型一样。
LeNet5网络结构 在计算机视觉中卷积神经网络取得了巨大的成功,它在工业上以及商业上的应用很多,一个商业上最典型的应用就是识别支票上的手写数字的LeNet5神经网络。从20世纪90年代开始美国大多数银行都用这种技术识别支票上的手写数字。 实际应用中的LeNet5卷积神经网络共有8层,其中每层都包含可训练的神经元,而连接...