CNN學習筆記之LeNet-5模型各層參數理解
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授於1998年在論文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡。在 MNIST 數據集上，LeNet-5 模型可以達到大約99.2%的正確率。LeNet-5 模型共有7層，如下圖所示： 第1層 卷積層 輸入圖片尺寸：32x3
相關文章
- 1. 學習筆記OSI參考模型各層功能（一）
- 2. TensorFlow學習筆記（二十六）CNN的9大模型之LeNet5的原理講解
- 3. 數學建模模型學習筆記之層次分析法
- 4. CNN LeNet5分步理解
- 5. Faster R-CNN 模型學習筆記
- 6. TensorFlow學習筆記——實現經典LeNet5模型
- 7. OSI七層模型和TCP/IP四層模型學習筆記
- 8. 學習筆記 | OSI七層模型 & TCP/IP五層模型
- 9. Linux學習筆記：OSI七層模型
- 10. Django模型層ORM學習筆記
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
