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基于LeNet-5的MNIST训练

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简介：
本研究利用经典卷积神经网络LeNet-5对MNIST手写数字数据集进行分类任务的训练，旨在探索模型在大规模图像识别中的基础性能。 这段资源使用了实现LeNet-5网络结构的代码，并参考了UFLDL上的相关资料以及R. B. Palm在CNN方面的相关工作。为了适应MNIST数据集，我将输入大小调整为28*28，并且c3层中的每一张特征图都与s4层中的每一张特征图相连。经过训练后，模型的准确率可以达到99.1%。

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  • 基于LeNet-5的MNIST训练
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    本研究利用经典卷积神经网络LeNet-5对MNIST手写数字数据集进行分类任务的训练，旨在探索模型在大规模图像识别中的基础性能。 这段资源使用了实现LeNet-5网络结构的代码，并参考了UFLDL上的相关资料以及R. B. Palm在CNN方面的相关工作。为了适应MNIST数据集，我将输入大小调整为28*28，并且c3层中的每一张特征图都与s4层中的每一张特征图相连。经过训练后，模型的准确率可以达到99.1%。
     
  • LeNet-5进行图像二分类训练
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    本研究采用经典的LeNet-5卷积神经网络架构，专注于图像二分类任务的优化与训练，旨在探索其在现代数据集上的性能表现。 LeNet用于图像二分类。
     
  • 基于LeNet-5的字符识别：利用MNIST数据集训练的深度学习模型-MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现基于LeNet-5架构的深度学习模型，用于字符识别。通过MNIST手写数字数据集进行训练和验证，展示了高精度的手写数字识别能力。 该项目中的LeNet-5模型包含3个卷积层和2个全连接层，并具有62,000个训练参数。输入图像大小为32*32。经过训练，该模型在MNIST测试集上达到了98.48%的精度。MNIST数据集包括70,000张居中固定尺寸的手写数字灰度图像。 运行GUI并选择您的图片进行测试。
     
  • Fashion-MNIST数据集上LeNet模型的训练代码（PyCharm）
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    本项目提供在Fashion-MNIST数据集上使用经典LeNet卷积神经网络进行图像分类任务的Python实现代码，适用于PyCharm等IDE环境。 在 Fashion-MNIST 数据集上训练 LeNet 模型的 Python 代码。
     
  • LeNet-5代码、MNIST数据和论文.rar
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    本资源包包含经典卷积神经网络模型LeNet-5的实现代码及预训练模型，用于手写数字识别任务的数据集MNIST，以及详细介绍该架构的研究论文。 LeNet-5出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。提供带有详细注释的LeNet-5源码以及MNIST数据集，以帮助初学者学习。
     
  • fashion MNIST训练
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    Fashion MNIST训练是指使用包含衣物图像数据集进行机器学习模型训练的过程，旨在提升模型在时尚物品分类上的识别精度。 fashion-mnist-train详细测试结果参考目录下的fashion_mnist.docx文件。本项目使用了三种机器学习分类器：随机森林、KNN和朴素贝叶斯，以及一个深度学习卷积网络结构（包含两层卷积层和一层全连接层）。数据集为fashion-mnist。 使用的工具包括sk-learn进行机器学习模型训练，并用pytorch在GPU上运行深度学习框架。以下是代码的运行流程： 1. 获取数据集：解压位于fashion_mnist目录下的fashion_mnist_data.zip，该文件包含四个文件，分别为训练集、测试集以及对应的标签。 2. 数据可视化和标签制作：执行make_data.py脚本，在fashion_mnist下生成训练集与测试集中图片的文件，并创建相应的标签数据。 3. 机器学习分类器性能评估：通过运行train_minst.py可以分别对三种不同类型的机器学习分类器进行性能测试。 4. 深度学习卷积网络模型验证：执行fashion_mnist_cnn.py脚本，可以通过改变超参数L来调整深度学习模型。
     
  • 使用PyTorch构建LeNet网络并用MNIST数据集训练和测试
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    本项目利用Python深度学习库PyTorch实现经典的LeNet卷积神经网络，并通过MNIST手写数字数据集进行模型训练与效果验证。 最近在学习PyTorch，并手工复现了LeNet网络。以下是代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1， ``` 欢迎各位留言交流。
     
  • 使用PyTorch在MNIST数据集上训练LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet模型
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    本项目利用PyTorch框架，在经典的MNIST手写数字数据集上实现并比较了LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet及ResNet五种卷积神经网络的训练效果。 1. 处理并加载MNIST数据集、初始化网络以及测试函数。 2. 训练函数的编写及使用PyTorch构建LeNet网络以训练MNIST数据集。 3. 从零开始利用PyTorch构建AlexNet，并用其来训练MNIST数据集。 4. 使用PyTorch自定义实现VGGNet，用于处理和训练MNIST数据集。 5. 利用PyTorch搭建GoogLeNet网络模型并应用于MNIST数据集的训练过程中。 6. 从零开始使用PyTorch构建ResNet，并进行MNIST数据集的训练。
     
  • TensorFlow 2.0：实战LeNet-5进行MNIST数据集识别
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    本教程详细介绍如何使用TensorFlow 2.0实现经典卷积神经网络LeNet-5，并应用于MNIST手写数字识别任务，适合深度学习初学者实践。 LeNet-5模型在1990年代提出并使卷积神经网络成功商用化。下图展示了 LeNet-5 的网络结构，它接收32×32大小的数字与字符图片，并用于识别MINIST数据集中的数字，在测试集中计算其准确率。根据上图所示的网络架构，可以得到模型的具体结构如下： 完整代码示例的第一部分是加载和预处理MNIST数据集。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 加载 MNIST 数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() ``` 这段代码首先导入了必要的库，然后从TensorFlow Keras的datasets模块中加载MNIST数据集。
     
  • 基于LeNet-5架构的CNN模型.zip
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    本资源提供了一个基于经典LeNet-5架构的卷积神经网络(CNN)模型，适用于图像分类任务。包含模型训练代码及预处理步骤。 超简明网课的CNN经典代码实现了LeNet-5结构。相关博文中有详细介绍（读者可自行搜索获取）。代码质量高，下载后可以直接运行。