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 37.52MB lenet 手写数字 cnn
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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 406KB LeNe5 卷积神经网络
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Pytorch CIFAR-10分类(LeNet5)
2021-10-14 12:08:31 937KB Pytorch CIFAR-10分类 LeNet5
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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 271KB c cc OR
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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 269KB pytorch loss acc LeNet5
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C语言实现神经网络手写数字识别_LeNet-5
2021-07-07 16:58:38 12.57MB 神经网络 LeNet5
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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 lenet5源码 不用CNN框架 python
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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 MNIST pytorch LeNet CNN
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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 LeNet5 源码
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LeNet5 Test FPGA
2021-06-14 14:02:30 15.86MB LeNet5 FPGA ZCU102
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