2023年3月25日 · #加载库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义LeNet-5模型 class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1)

2021年12月8日 · 最后，红色石头给大家准备好了 LeCun 的这篇 LeNet-5 的 46 页论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，需要的可以在本公众号后台回复【lenet5】，获取！ 下一篇我将使用 PyTorch 复现LeNet-5 网络，并介绍完整的 demo 实例，下期见！

这是一个最简单也是最基础的CNN模型，大家可以慢慢看，有不懂地方评论区见~一、LeNet-5这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络。 原论文地址 输入：3…

2024年1月31日 · 本文介绍了如何从0开始构建 LeNet5 去识别手写数字（在MNIST数据集上）。 代码包括三大部分：网络结构部分、训练部分、测试部分。

2017年10月18日 · 文章浏览阅读10w+次，点赞79次，收藏534次。卷积神经网络（ Convolutional Neural Network, CNN）： 是一种常见的深度学习架构，受生物自然视觉认知机制 (动物视觉皮层细胞负责检测光学信号)启发而来，是一种特殊的多层前馈神经网络。它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像 ...

2018年12月25日 · LeNet5 这个网络虽然很小，但是它包含了 深度学习 的基本模块：卷积层，池化层，全链接层。 是其他深度学习模型的基础， 这里我们对LeNet5进行深入分析。

2024年5月24日 · In the late 1990s, Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner created a convolutional neural network (CNN) based architecture called LeNet. The LeNet-5 architecture was developed to recognize handwritten and machine-printed characters, a function that showcased the potential of deep learning in practical applications. This article …

LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。 LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到，例如卷积层，Pooling层，ReLU层。 虽然LeNet早在20世纪..._lenet5模型代码

2020年11月26日 · LeNet5出自论文 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是由图灵奖获得者Yann LeCun等提出的一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。

LeNet5 一共由7 层组成，分别是C1、C3、C5 卷积层，S2、S4 降采样层（降采样层又称池化层），F6 为一个全连接层，输出是一个高斯连接层，该层使用softmax 函数对输出图像进行分类。