目录1. 前言 2. 程序2.1 net2.2 train2.3 main3. 总结1. 前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使
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2023-09-07 10:41:38
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一、LeNet介绍LeNet-5，是早期CNN中比较经典的一个模型。它是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当时很多美国银行用它来识别支票上的手写数字。下图是LeNet5的模型示意图。LeNet5由7层组成（不包括输入层），包括2个卷积层，2个池化层，3个全连接层。每层都包含不同的训练参数。而输入层是32*32像素的灰度图。第一层：C1卷积层这层使用6个5*5卷积
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2023-07-29 22:32:09
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TensorFlow实践（10）——卷积神经网络模型LeNet5（一）前 言（二）问题描述（三）LeNet5模型的TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）导入数据（3）定义相关函数（4）模型构建（5）定义损失函数和训练精度（6）选择优化器及定义训练操作（7）创建会话进行训练（8）完整代码（9）Tensorboard可视化（四）总 结 （一）前 言卷积神经网络（Convoltional N
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2023-12-21 09:57:11
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LeNet-5LeNet是最早被提出的卷积神经网络，由Yann设计的用于识别手写和机器人打印字符的卷积神经网络。LeNet-5共有七层，包含卷积层、下采样层（池化层）、和全连接层，输入图像的大小为32*32。1.卷积层 卷积层对输入的图像进行特征提取，利用6个55的卷积核生成6个特征图。其步长为1且扩充值为0，因此卷积后的特征图尺寸为2828，此处有卷积计算公式（输出维度=（输入维度-卷积核维度+
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2023-12-26 14:36:56
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目录引言 结构概述结构分析 训练参数分析引言 LeNet-5是Yann Lecun 提出的一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一；本文将从LeNet的结构和参数上来介绍LeNet-5结构。结构概述 上图是LeNet-5的经典结构，它一共有七层（不
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2024-01-08 12:12:16
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本文主要研究了LeNet-5网络结构。 卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连接层（也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出）组成一种前馈神经网络。一般的认为，卷积神经网络是由Yann LeCun在1989年提出的LeNet中首先被使用，但是由于当时的计算能力不够，并没有得到广泛的应用，到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别
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2024-01-19 23:35:12
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我们已经初步了解了卷积神经网络。在本章，我们将介绍LeNet-5,AlexNet,VGGNet,InceptionNet-v3和ResNet五个经 典卷积神经网络,通过对着五个网络结构的学习以及搭建来加深卷积神经网络的的了解。 LeNet-5模型背景Lenet-5：由Yann LeCun教授于1998年在其论文《Gradient-Based Learning to Applied to
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2024-01-05 20:31:31
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本文需要对卷积神经网络有一定的了解（一）LeNet简介LeNet网络结构如下图所示：1.第一层C1是一个卷积层 输入图片: 3232
卷积核大小: 55
卷积核种类: 6
输出feature map大小:2828(32-5+1)
神经元数量:28286
可训练参数数量:(55+1)6，(每个卷积核25个权重值w，一个截距值bias;总共6个卷积核)
连接数量:(55+1)628*2
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2023-08-31 11:33:38
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LeNet-5模型结构与TensorFlow代码实现。
1、LeNet-5模型简介LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1]&n
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2023-05-28 21:31:02
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LeNet-5网络简介LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。是入门深度学习网络的基础网络，LeNet-5网络虽然小，但是包含了深度学习的基本模块：卷积层、池化层、全连接层。LeNet5共有七层，不包含输入，每层都包含可训练参数，每个层有多个Feature
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2024-01-17 09:32:41
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卷积神经网络分类 文章目录卷积神经网络分类环境搭建下载数据集猫狗分类的python实现——基准模型数据增强添加dropout层 环境搭建创建一个tensorflow的虚拟环境，虚拟环境中python使用3.6版本conda create -n tensorflow python=3.6命令conda activate tensorflow 切换虚拟环境，conda list查看该虚拟环境所装的py
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2023-12-06 21:19:26
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# Lenet-5卷积神经网络原理及实现
## 1. 简介
在本文中，我们将讨论经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network）——Lenet-5的原理，并教会你如何实现它。Lenet-5是由Yann LeCun等人在1998年提出的，被广泛应用于手写数字识别任务。
## 2. 流程概览
首先，让我们介绍一下整个Lenet-5的流程。下表展示了Lenet-5的
原创
2023-07-21 15:33:47
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这是卷积神经网络笔记第四篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。 在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs / ConvNets）中，卷积核是指具有一定宽度和高度，且深度与图像深度一致的卷积块，由它所构成的网络层就称之为卷积层。在图像处理过程中，卷积层在空间平面中的连接是局部的（沿宽度和高度），但在深度上是全局的，即图像有多少个层，那么卷积核
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2023-12-27 19:57:14
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https://www.bilibili.com/video/av22530538/?p=27 ##mnist_lenet5_forward.py#encoding:utf-8import tensorflow as tfIMAGE_SIZE = 28NUM_CHANNELS = 1CONV1_SIZE = 5CONV1_KERNEL_NUM = 32CONV2_SIZE = 5
原创
2022-12-07 06:53:29
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前言在本文中，我们基于PyTorch构建一个简单的神经网络LeNet5。在阅读本文之前，建议您了解一些卷积神经网络的前置知识，比如卷积、Max Pooling和全连接层等等，可以看我写的相关文章：李宏毅机器学习课程笔记-7.1CNN入门详解李宏毅机器学习课程笔记-7.2CNN学到了什么李宏毅机器学习课程笔记-7.3CNN应用案例通过阅读本文，您可以学习到如何使用PyTorch构建神经网络LeNet
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2021-06-02 10:19:08
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目录卷积神经网络发展史BenchMarkCNN提出AlexNetVGGBatchNormalizationInceptionV3ResNetEfficientNet迁移学习数据增强三维卷积从图像分类到目标识别实例：猫狗大战处理数据集：删除不是jpg的文件数据增强以InceptionV3为例构建模型训练模型准确率比较预测附：以InceptionV3为例的代码附：自建CNN代码报错 卷积神经网络发展
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2023-05-24 00:15:57
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使用tf.keras中的Sequence顺序结构搭建神经网络
原创
2022-09-23 10:59:52
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Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和
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2023-10-12 13:24:04
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卷积神经网络目录- 概述- 背景- 网络结构数据输入层/ Input layer卷积计算层/ CONV layerReLU激励层 / ReLU layer池化层 / Pooling layer全连接层 / FC layer- 参考文章 目录引用了许多文章，侵删~- 概述神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convo
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2023-08-30 23:47:58
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参考文献
原创
2023-06-14 18:10:56
137阅读
