使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet 5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 参考文献 "Tensorflow实战Google深度学习框架" 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 "MNIST数据集" 将四个文件下 ...
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2018-07-16 19:37:33
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一、简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __in ...
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2018-06-28 20:45:18
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LeNet 模型特点 LeNet5诞生于1994年，由Yann LeCun提出，充分考虑图像的相关性。当时结构的特点如下： 1）每个卷积层包含三个部分：卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid） 2）MLP作为最终的分类器 3）层与层之间稀疏连接减少计算复杂度 ...
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2018-06-17 11:08:43
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参考：https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685 LeNet模型： ...
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2018-05-16 20:41:15
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CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。 1、LeNet（1998） 闪光点：定义 ...
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2018-05-16 11:04:44
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1. 三个经典网络 红色部分不重要，现在已经不再使用 这篇文章较早，比如现在常用max，而当时用avg，当时也没有softmax 这篇文章让CV开始重视DL的使用，相对于LeNet-5，它的优点有两个：更大，使用ReLU 以作者名字命名 same表示使用same过滤器，也就是输入和输出维度一致 16 ...
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2018-04-30 22:12:26
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概述深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。一：卷积层卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在2012年的I
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2018-04-27 12:14:22
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谁创造了AlexNet? AlexNet是有Hinton大神的弟子Alex Krizhevsky提出的深度卷积神经网络。它可视为LeNet的更深更宽的版本。 AlexNet主要用到的技术 成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证了其效果在较深的神经网络超过了sigmiod,成功解决了sigmoi ...
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2018-04-26 23:23:55
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#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet https://zhuanlan.zhihu.com/p/22094600 #Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测 https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ...
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2018-04-12 22:20:04
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``` QString modelPrototxt = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\lenet.prototxt"; QString modelBin = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\snapshot ...
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2018-04-07 13:59:13
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