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OpenCNN: 用C++构建的开源卷积神经网络框架

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简介：
简介：OpenCNN是一款基于C++开发的开源卷积神经网络框架，旨在为深度学习研究者和开发者提供灵活、高效的模型训练与推理工具。 我正在尝试移植并添加更多文档到OpenCNN项目。这可能会破坏某些现有功能；但是预计在三周内可以稳定下来。 OpenCNN是一个使用C++11从头开始实现的卷积神经网络框架，特点如下： - 特征清晰易懂。 - 实施简单，适合学习CNN的基础知识。 - 易于扩展：定义明确的接口便于添加新的层类型。 - 很少依赖第三方库，仅取决于标准库和googletest单元测试工具。 项目经过全面测试，使用autodiff（前向模式）验证了所有正向/反向传播过程的准确性。整个框架是纯C++实现，在CPU上运行且不需要GPU的支持。 在MNIST数据集上的表现：5000次迭代后准确率达到95.21%，批处理大小为16。 支持的层类型包括： - 卷积 - 批量归一化 - ReLU及泄漏ReLU激活函数 - 最大池化 - 全连接层 - Dropout（辍学） - Softmax和交叉熵损失（即负对数损失） 项目在Linux (Ubuntu)上构建。

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  • OpenCNN: 用C++构建的开源卷积神经网络框架
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    简介：OpenCNN是一款基于C++开发的开源卷积神经网络框架，旨在为深度学习研究者和开发者提供灵活、高效的模型训练与推理工具。 我正在尝试移植并添加更多文档到OpenCNN项目。这可能会破坏某些现有功能；但是预计在三周内可以稳定下来。 OpenCNN是一个使用C++11从头开始实现的卷积神经网络框架，特点如下： - 特征清晰易懂。 - 实施简单，适合学习CNN的基础知识。 - 易于扩展：定义明确的接口便于添加新的层类型。 - 很少依赖第三方库，仅取决于标准库和googletest单元测试工具。 项目经过全面测试，使用autodiff（前向模式）验证了所有正向/反向传播过程的准确性。整个框架是纯C++实现，在CPU上运行且不需要GPU的支持。 在MNIST数据集上的表现：5000次迭代后准确率达到95.21%，批处理大小为16。 支持的层类型包括： - 卷积 - 批量归一化 - ReLU及泄漏ReLU激活函数 - 最大池化 - 全连接层 - Dropout（辍学） - Softmax和交叉熵损失（即负对数损失） 项目在Linux (Ubuntu)上构建。
     
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