深度学习基础--CNN--LeNet5的Keras实现（转）

最新推荐文章于 2024-09-06 20:08:33 发布
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115357359

该博客主要围绕深度学习基础，介绍了卷积神经网络（CNN）中LeNet5在Keras框架下的实现。涉及深度学习、CNN、LeNet5等关键信息技术内容，为相关技术学习提供参考。

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keras搭建神经网络（lenet）
火星辉
10-22 1224
keras搭建神经网络（lenet） 原文来源：https://blog.youkuaiyun.com/zuliang001/article/details/83269410   keras介绍 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想...
用keras实现lenet-5
qq_41078023的博客
04-04 765
用keras实现lenet-5，代码如下： #建立模型 from keras import models from keras import layers model=models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(6,(5,5),activation='relu',padding='same',input_shape=(28,28,1))) model....
keras实现lenet5
DL_GIS
01-18 750
lenet5 结构 及 pytorch、tensorflow、keras（tf）、paddle实现 mnist手写数字识别 环境 python3.6, keras2.2.4, tensorflow-gpu 1.12.0 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/18 16:20 # @Author : Zhao HL # @File : ...
CNN之LeNet5
qy724728631的博客
06-13 1083
LeNet网络结构如下图所示：  32*32的手写字体图片，包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输入层：32*32的图片，也就是相当于1024个神经元 C1层：6个特征卷积核(5*5)，得到6个特征图，然后每个特征图的大小为32-5+1=28 S2层：下采样层，最大池化 (2,2)，得到14*14的图片，共有6个特征图。 C3层：卷积层(5*5)，得到新的图片大小为14-5...
Keras实现LeNet网络参考
家有代码初写成 的博客
06-10 3108
模型论文地址 Yann LeCun(1998)的论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，用于MNIST数据集。 模型结构说明 输入为32X32的灰度图像，第一层为6个5X5卷积核，不扩展边界； 第二层为2X2的最大值池化层，步进为2X2； 第三层为16个5X5卷积核，不扩展边界； 第四层为2X2的最大值池化...
LeNet-5_keras_深度学习_LeNet5_pand88_CNN_
10-02
《LeNet-5在Keras中的实现与深度学习基础》 LeNet-5，由Yann LeCun等人于1998年提出，是卷积神经网络（CNN）的经典模型，尤其在图像识别领域有着重要的地位。它开启了深度学习在计算机视觉领域的应用先河，对后续的...
深度学习-CNN-LeNet
最新发布
09-06 1192
LeNet 是一种经典的卷积神经网络架构，具有简单而有效的结构，适用于图像分类等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层的组合，实现了特征提取和分类。尽管 LeNet 已经被更复杂的网络架构（如 AlexNet、VGG、ResNet 等）所超越，但它仍然是卷积神经网络领域的重要里程碑，为后续的研究和应用奠定了基础。
Keras实现LeNet-5：深度学习经典模型入门指南
标题：“LeNet-5-with-Keras: LeNet-5与keras的实现” 描述：“LeNet-5与keras的实现[LeCun等，1998。基于梯度的学习应用于文档识别]可以在以下位置找到数据集：” 知识点： 1. LeNet-5模型介绍： LeNet-5是一个...
LeNet_5_目标检测LENET-5源代码_lenet_
10-03
LENET-5是Yann LeCun在1998年提出的一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，它在手写数字识别领域取得了突破性的成果，为后续的深度学习研究奠定了基础。在本文中，我们将详细探讨LENET-5的...
基于Keras实现的LeNet5深度学习网络教程
在本节中，我们将深入探讨使用Keras框架实现的深度学习网络LeNet-5的细节。Keras是一个高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行。LeNet-5是一种早期的卷积神经网络（CNN），由Yann LeCun等人...
cifar10_lenet5.py
02-19
在 Tensorflow 框架下利用 tf.Keras来构建 LeNet5 模型
keras实现Lenet网络，图像分类
清风明月共天涯
07-05 761
欢迎大家加入京东淘宝捡垃圾群：698433653 话不多说，上模型。 # LeNet-5 def Lenet(inputShape,weight_decay=0.0005,classNum=0): # 初始化模型 输入尺寸32 32 model = Sequential() inputShape =(height, width, depth) # 1 model.add(Conv2D(20,...
手搓Lenet的keras实现
tugouxp的专栏
10-26 666
代码： import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Input,Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28,
【深度学习经典网络架构—1】：LeNet（附Keras实现）
王乐予的博客
12-15 7038
目录一、网络简介二、网络结构2.1 INPUT层（输入层）2.2 C1层（卷积层） 一、网络简介 LeNet是一个用于手写体字符识别非常高效的网络！ 作者Yan LeCun于1998年提出该网络，也是后续各大神经网络的伊始！ 论文链接：Gradient-based learning applied to document recognition 二、网络结构 图像经过LeNet的处理过程如下： LeNet共有7层（不包括输入层）：卷积层—池化层—卷积层—池化层—卷积层—全连接层—全连接层 别看LeNet
tensorflow2 keras lenet cifar10 训练代码
qq_40575024的博客
05-03 331
tensorflow2 keras lenet cifar10 训练代码 代码分享： import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Ac...
使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型
12-10
课程分为两条主线：1 从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，以及对训练结果评估与分析的技巧。2 从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。
Tensorflow Keras实战教程
03-08
1. 结合程序实例全面详细介绍Tensorflow Keras编程的结构、模型流程、要素及重要的模型进阶技术点，由浅入深教会学员用Keras进行深度学习编程2. 结合程序实例讲解大多数深度学习实用模型的用法及要点，包括CNN（LeNet，AlexNet，VGGNet, InceptionNet，ResNet等）、RNN、LSTM、AutoEncoder自编码器、生成对抗网络GAN、增强学习、迁移学习、自然语言处理NLP等，使学员掌握绝大多数常用实用的深度学习模型并能用Keras对其编程3. 结合实践场景中的行业综合实例，将Keras对系列实际问题的解决，用程序代码进行讲解，使学员能够将模型与编程方法真正与工作实践紧密结合，并在工作中直接使用解决问题
keras实现Lenet-5
OliverkingLi的博客
07-24 4412
关于lenet-5网络模型原理可以参考我的另一篇博客：lenet-5 这里就放两张图： lent-5主要的结构 每一层对应的参数细节： 然后我们使用keras定义lenet-5网络结构，这里使用一个python文件定义成类然后包装成module： lenet.py from keras.models import Sequential from keras.layers.co...
keras CNN lenet-5和LSTM实现MNIST手写数字识别（代码注释详解）
摸金校尉的博客
05-05 3167
MNIST手写数字识别数据集（图像识别） 数据集包含10个数字的60,000个28x28灰度图像，以及10,000个图像的测试集。 如果MNIST数据集无法下载，详见本篇博客提供下载和使用： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_41144773/article/details/89843688 代码实现（CNN卷积、循环神经网络RNN 注释切换） from ...
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