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pytorch用LeNet5识别Mnist手写体数据集(训练+预测单张输入图片代码)
首先 在论文上的LeNet5的结构如下 由于论文的数据集是32x32的 mnist数据集是28x28的 所有只有INPUT变了 其余地方会严格按照LeNet5的结构编写程序 训练代码 import torch import torch nn
pytorch框架
神经网络
27 类深度学习主要神经网络
1 感知器 Perceptron P 感知器模型也称为单层神经网络 这个神经网络只包含两层 输入层 输出层 这种类型的神经网络没有隐藏层 它接受输入并计算每个节点的加权 然后 它使用激活函数 大多数是Sigmoid函数 进行分类 应用 分类
神经网络
深度学习
神经网络
【pytorch】微调技术
前言 训练神经网络是一件非常耗费时间的事情 其需要大量的算力以及大量的数据 显然从头开始训练并不是明智之选 利用好已有的资源才是明智之选 微调技术 图像识别笼统地可以分为两步 提取图片的特征 此部分往往通过CNN卷积神经网络实现 根据提取的
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