LeNet

前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......

LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......

业余时间重新学习一下深度学习，先从基础网络开始，一点一点积累。 Lenet网络模型： 下面程序中输入的数据是28*28的，结构和原始稍微有点不一样。 训练代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from t ......

1.算法理论概述 基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先，我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后，我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后，我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别，并对实验结果进 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......

LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......

卷积神经网络(LeNet) 卷积神经网络(LeNet) ......

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。 总体来看，LeNet由两个部分组成： 卷积编码器：由两个卷积层组成; 全连接层密集块 ......

[toc] # 1. 卷积神经网络（LeNet） $LeNet$ 最早的卷积神经网络之一（$1989$ 年提出）。用于银行支票上手写数字识别（$1998$ 年杨立坤教授提出）。 ## 1.1 LeNet $LeNet$ $(LeNet-5)$ 由两部分组成： - 卷积编码器：由 $2$ 个卷积层。 ......

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 ......

LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出，LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层：一张32*32的灰度图像，只有一个颜色通道，深度为1。 2、卷积层：将输入与6个高为5，宽为5， ......

深度学习--实战 LeNet5 数据集 数据集选用CIFAR-10的数据集,Cifar-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含 60000 张 32 X 32 的 RGB 彩色图片，总共 1 ......

一、前言 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。 本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。 论文下载：请到文章结尾处下载。 我为大家准备 ......

LeNet详解 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.csdn.net/qq_42570457/article/details/814580 ......

1 import torch 2 from torch.utils.data import DataLoader 3 from torchvision import transforms 4 from torchvision import datasets 5 6 ################# ......