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【图像分类】卷积神经网络之LeNet5网络模型实现MNIST手写数字识别

写在前面:
首先感谢兄弟们的关注和订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。

在上一篇博文中我们对LeNet5网络模型的结构进行了剖析,本篇博文,我们将使用PyTorch搭建LeNet5实现MNIST手写数字识别,附完整的项目代码和数据集,可以说是全网最详细的手把手教程,初学者可以很好的入门,其他研究者可以加深LeNet5的理解。

先看本项目训练的LeNet5模型的识别效果:

在这里插入图片描述
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虽然深度学习概念提出于2006 年,但直到2012 年它才真正火热起来。在此期间出现了一个非常重要的事件——ImageNet 竞赛,它极大地推动了卷积神经网络乃至深度学习的发展。随着ImageNet 竞赛的持续升温,研究将卷积神经网络应用于图像识别任务的工作变得非常流行,在早期卷积神经网络LeNet-5 的基础上发展出许多新的变形[1]。

本文基于PyTorch深度学习框架搭建LeNet5,并用于MNIST手写数字体识别,是一个很有意义的教程,希望大家可以学会训练图像分类模型的流程以及套路,更深层次的了解LeNet5网络结构。

MNIST手写数字识别实战项目往期回归:

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