6000张28x28 手写数字图片，lenet的网络实现，个人简单的改进的一个网络，包括训练的模型。
2021-11-28 09:53:51
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LeNet5神经网络模型在手写数字识别中的识别率很高，通过训练得到0.985精度的参数，可以用于训练更高精度的初始参数。其中卷积核选择表(O：true， X: false)：
{
O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O,
O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O,
O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, X, O, O, O,
X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, X, O, X, O, O,
X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, X, O,
X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O
};
2021-11-04 19:21:25
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我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。
以下内容仅供参考哦~~
1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch.
2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示：
3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图：
假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN
2021-08-22 15:59:47
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今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率，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
2021-07-31 10:07:52
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完全实现lenet5全7层，为了更好的理解代码，需要提前了解下面的知识
1, lenet5的7层结构，包括每一层的含义和参数个数，重点是c2到s3层的部分连接原理
2, 了解卷积求导，pool求导，全连接层求导，softmax求导
2021-06-30 23:15:11
16.2MB
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MNIST LeNet5网络+改进的99.7%网络 pytorch 带报告
2021-06-30 09:10:27
33.98MB
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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。
LeNet5源码，带详细注释。
mnist_data及论文
以飨初学者
2021-06-20 10:41:21
11.78MB
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