【caffe学习笔记之7】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集（2）

最新推荐文章于 2021-03-23 15:54:32 发布
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#深度学习 #caffe #python

本文详细介绍了如何使用Matlab和Python接口训练LeNet模型，该模型用于识别手写数字，特别是在MNIST数据集上的应用。包括生成均值文件、训练网络的三种方法、均值文件格式转换以及CPU上的图片分类操作。

【案例介绍】

LeNet网络模型是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，是Yann LeCun在1998年设计并提出的，是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一，其论文是CNN领域第一篇经典之作。本篇博客详细介绍基于Matlab、Python训练lenet手写模型的案例，作为前几次caffe深度学习框架的阶段性总结。

【生成均值文件】

接上回，mnist数据集生成leveldb数据库之后，需要计算图片均值

在train_leveldb文件夹同级建立mean文件夹，然后在当前目录下打开doc界面，输入以下命令：

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