该项目中实现的LeNet-5模型具有3个卷积层和2个全连接层。 它具有62,000个训练参数，图像输入大小为32 * 32。 经过训练，该模型在MNIST测试装置上达到了98.48％的精度。 MNIST是手写数字的数据集，具有70,000个居中固定大小的灰度图像。 有关数据集的更多详细信息，请参见：
http://yann.lecun.com/exdb/mnist
运行GUI并选择您的图像。
2021-11-09 09:50:26
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An MNIST-like dataset of 70,000 28x28 labeled fashion images.
MNIST-like 的数据集，包含70,000张28x28标记的时尚图像。
fashion-mnist_test.csv
fashion-mnist_train.csv
Fashion MNIST_datasets.txt
Fashion MNIST_datasets.zip
2021-11-06 18:57:13
67.18MB
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tensorflow入门教程之mnist识别手写数字 测试类+训练模型类+训练好的模型+自己手写识别的图片
2021-11-05 11:29:49
34.95MB
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今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-11-02 09:59:12
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训练数据图片train-images-idx3-ubyte
训练数据标签train-labels-idx1-ubyte
测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte
测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte
2021-10-19 09:06:35
29.45MB
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