【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时，是将28*28图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中进行计算，这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大。假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片（含3个通...
【动手学计算机视觉】第十五讲：卷积神经网络之LeNet
前言提起卷积神经网络，也许可以避开VGG、GoogleNet，甚至可以忽略AleNet，但是很难不提及LeNet。LeNet是由2019年图灵奖获得者、深度学习三位顶级大牛之二的Yann LeCun、Yoshua Bengio于1998年提出(Gradient-based learning applied to document recognition)...
TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。1998 年 Yan LeCun 在论文 “Gradient-Based Learning Applied to Documen...
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