LeNet-5 C++实现LeNet-5, 用MNIST数据集训练。为了加深对bp、fp算法的理解，代码中没有调用第三方计算库，手动实现的bp、fp算法，一轮训练大概300s，训练好的模型在MNIST数据集上的分类准确率可以达到99%以上。

卷积神经网络LeNet5 C语言源码，可以更改成自己的模型。

利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5，详情可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121289390

LeNet-5论文英文原版，模型可用于手写数字识别，文字清晰。

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。

LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 导入经典数据集加载模块 # 加载 MNIST 数据集 (x

LeNet卷积模型实现Mnist手写体训练，速度还可以，cpu测试一遍不会超过一小时，不用改什么参数，直接就能跑通。tensorflow，LeNet-5，minst。

超简明网课的CNN经典代码，实现了LeNet-5结构，相关博文链接可以参考如下：「https://blog.csdn.net/u013684446/article/details/105575942」。代码质量高，下载后直接运行即可

LeNet、图像二分类

源码有问题，调整后可运行，适用于初学者 采用原始传参参数，variable_scope实现全连接网络 采用LeNet-5实现识别 初学者可参考