tensorflow实现LeNet-5模型

最新推荐文章于 2022-09-30 20:18:51 发布
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#TensorFlow

本文介绍如何使用TensorFlow框架实现经典的LeNet-5卷积神经网络模型，并详细讲解了模型结构与训练过程。
手写数字识别项目——使用TensorFlow实现LeNet-5模型（毕业设计/课程设计/实训/大作业/竞赛/开发项目）
07-17
下载后请先查看README文件，项目工程可直接复现，基础良好者可在此基础上修改实现其他功能。供开源学习、技术交流及参考，勿用于商业用途。质量优质，放心下载使用。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿...
基于卷积神经网络的交通标志识别模型源码（通过TensorFlow构建LeNet-5模型，准确度超过95%）.zip
02-28
基于卷积神经网络的交通标志识别模型源码（通过TensorFlow构建LeNet-5模型，并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练，所划分的测试集最终准确度超过98%，原数据集自带的测试数据准确度超过95%,实现了较好的交通标志...
tensorflow实现LeNet-5的卷积神经网络
03-10
里面包含mnist数据集，不用再去下载，程序直接能用。由于model文件夹里有训练好的模型，可以直接跑测试，由于只跑了6000轮训练，不到完整的3W轮，所以只达到了98.8%，你们可以自己训练完一整套，能达到99.*%的准确率。若不满意，那自己调超参数 （初试的指数衰减率 和 每次衰减比率），好了，下次上传迁移学习的代码，下回见，
基于Tensorflow的LeNet-5模型的实现
Fourth Perspective
08-09 533
LeNet-5模型是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，在MINIST数据集上，LeNet-5模型可达到99.2%的正确率。LeNet模型总共有7层，下图展示了LeNet-5模型的架构。 1.LeNet-5模型结构说明： 第一层 卷积层： 输入为原始图像像素，大小为32x32...
机器学习笔记（十三）：TensorFlow实战五（经典卷积神经网络： LeNet -5 ）
HHH_ANS的博客
11-20 907
1 - 引言 之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型，不同结构的网络模型也有不同的效果。但是怎样的神经网络模型具有比较好的效果呢？下面我们要介绍两种非常经典的卷积网络模型： LeNet-5模型 Inception模型 2 - LeNet-5模型 LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文...
深度学习---卷积神经网络之LeNet5(TensorFlow 代码实现)
weixin_44042453的博客
09-30 3466
深度学习---卷积神经网络之LeNet5(TensorFlow 代码实现)
tensorflow lenet5
10-23
使用tensorflow实现lenet网络，使用的事cifar10这个数据集。
手写数字识别——基于TensorFlow LeNet-5模型.zip
03-29
本篇文章将深入探讨如何使用TensorFlow实现手写数字识别，特别是基于经典的LeNet-5模型。 一、手写数字识别简介 手写数字识别是计算机视觉领域的一个基础任务，其目标是让计算机能够识别和理解人类手写的数字。这项...
基于Selenium爬取Facebook照片+Tensorflow训练Lenet-5人脸+Inception模型识别源码.zip
最新发布
03-29
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载...基于Selenium爬虫抓取Facebook照片+Tensorflow训练Lenet-5人脸数据分类识别+Inception模型权重人脸识别的项目源码.zip
Tensorflow2.0：实战LeNet-5识别MINIST数据集
01-07
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。...
Tensorflow 7 lenet5.zip
09-10
MNIST TENSORFLOW LE-NET PYTHON代码,可以直接训练，代码结构比较清晰，有详细的注释
lenet_5模型-MATLAB代码实现
10-28
这是用于手写数字识别的lenet-5模型的MATLAB 代码，内有数据集可以直接运行
使用LeNet-5进行字符识别：在MNIST数据集上训练的深度模型（LeNet-5）用于字符识别。-matlab开发
05-28
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 matlab code
03-01
Lenet
MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络
01-05
MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络训练，用于Mnist数据集手写识别 对于博客见：http://blog.youkuaiyun.com/love_ljq/article/details/78976452
TensorFlow LeNet5
Claroja
07-26 256
参考: github pytorch github keras github tesnsorflow https://github.com/machine-learning/Lenet-5-tensorflow/blob/master/src/main/model.py
Tensorflow：实战Google深度学习框架（LeNet-5）
weixin_41829234的博客
04-04 292
完整程序： 详情请见：https://blog.youkuaiyun.com/NNNNNNNNNNNNY/article/details/70216265 注：一点小知识： mnist.validation.images.shape[0] 等价于 mnist.validation.num_examples ...
深度学习编程工具Tensorflow—实现LeNet-5
DIPDWC的博客
05-31 1357
Tensorflow框架实现LeNet-51. 目标与背景2. 基于LeNet的TensorFlow实现2.1 程序代码分析2.2 实验演示3. 结尾参考资料 1. 目标与背景 在这一讲中，我们将讲解深度学习的编程工具Tensorflow的基础使用规则。最初的深度学习编程工具主要由研究人员义务开发，免费发布供大家使用，如Caffe，在2014年，由美国加州大学伯克利分校贾扬清开发。随着深度学习技术的逐渐普及，开发深度学习的编程工具变得有利可图。因此，近年来编程工具的主要开发者变成了公司。 图1 贾扬清 下
【深度学习】TensorFlow实现LeNet5
fengkuang的一亩三分地
12-31 2588
Implementation of the neural network model called LeNet5.
TensorFlow实现LeNet-5：MNIST手写数字识别
"该资源是关于使用TensorFlow实现LeNet-5神经网络模型来识别MNIST手写数字数据集的教程。适合初学者，源码已经修正，可以正常运行。" 在深度学习领域，LeNet-5是一个经典的卷积神经网络（CNN）模型，由Yann LeCun等...
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