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模型的使用文档涵盖模型所需环境、模型简介以及复现模型的具体步骤。模型效果和模型详细来源可以点击论文地址和模型来源链接查看哦~

LeNet

2022-02-23 lenet:ubuntu18.04-cuda10.1-cudnn7-python3.7-pytorch1.4.0

模型标签
目标检测手写数字识别

模型简介

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90年代就已经提出了,但由于当时缺乏大规模的训练数据,计算机硬件的性能也较低,因此LeNet神经网络在处理复杂问题时效果并不理想。虽然LeNet网络结构比较简单,但是刚好适合神经网络的入门学习。 确定了 CNN的最基本的架构:卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,使用的方式是conv1->pool->conv2->pool2再接全连接层,但是不变的是,卷积层后紧接池化层的模式依旧不变。



1. 使用方法

1.1. 模型训练

python run.py 
# 该文件包含下载MNIST数据集、训练和测试步骤,可按需修改代码分布复现

2. 模型来源

https://github.com/activatedgeek/LeNet-5