深度学习------tensorflow2.0，keras实现卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet-8、VGGNet-16）

已于 2022-03-08 22:10:45 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： keras 深度学习 cnn
于 2022-02-26 22:19:25 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_47405013/article/details/123096962
本文详细介绍了如何使用TensorFlow2.0和Keras实现三种经典卷积神经网络——LeNet-5、AlexNet-8和VGGNet-16。针对MNIST数据集，作者提供了LeNet-5的两种实现方式，对比了类封装与函数封装的差异。AlexNet和VGGNet则展示了在更复杂任务上的应用，AlexNet适用于1000类分类，VGGNet通过小卷积核堆叠降低参数量。这些网络在深度学习发展史上具有里程碑意义。

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1. LeNet-5卷积神经网络实现mnist数据集

在这里插入图片描述

方法一：

from tensorflow.keras import layers,models,metrics,optimizers,activations,losses,utils
from tensorflow.keras.laye
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