LeNet是一种经典的图像分类深度学习卷积神经网络，已有大量的文献综述讨论。但大多数人只是回顾其中一个版本，即LeNet-5。LeNet-1、LeNet-4和boost LeNet-4通常被忽略。在这个故事中，我将对以下网络架构做一个简短的回顾:
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2021-07-02 16:32:32
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点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达LeNet是一种经典的图像分类深度学习卷积神经网络，已有大量的文献综述讨论。但大多数人只是回...
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2022-07-28 10:38:50
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LeNet剪枝LeNet剪枝LeNet剪枝import torchi
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2021-11-08 15:37:31
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LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。关于CNN参见：https://blog..net/qq_42570457/article/details/81458077 LeNet
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2021-07-30 18:37:00
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利用pytorch实现了LeNet-5
关于LeNet-5LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了，这里记录一下自己的实现方法。LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中，被用于手写数字识别，也是首批在图像识别中运用了卷积的网络。LeNet-5的网络结果
Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additional
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2016-03-27 21:00:00
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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 todocument recognitionr [1]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。2、LeN...
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2021-08-13 09:45:44
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2.trainCIFA10 一共包括10个类别RGB色彩图片，图片的尺寸32*32，共有50000张训练图片，10000张测试图片
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2022-07-01 17:05:52
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相关理论&故事背景书上都有，不打算复述一遍，这里仅作代码记录&分享此处非直接可用代码，
LeNet-5详解 一、总结 一句话总结： (①)、LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，
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2020-09-18 19:15:00
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Lenet神经网络是YannLeCun等人在1998年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。√Lenet神经网络结构为：①输入为32321的图片大小，为单通道的输入；②进行卷积，卷积核大小为551，个数为66，步长为1，非全零填充模式；③将卷积结果通过非线性激活函数；④进行池化，池化大小为22，步长为1，全零填充模式；⑤进行卷积，卷积核大小为556，个数为16，步长为1，非全零填充模式；⑥将卷积
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2022-05-09 09:49:13
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LeNet−Model(pytorch版本)LeNet-Model(pytorch版本)LeNet−Model(pytorch版本)import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass LeNet(nn.Module): def __init__(self, classes):
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2021-08-02 14:58:41
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LeNetLeNetLeNet环境安装pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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2021-08-02 15:15:03
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