神经网络实现识别手写数字代码
该项目在开发过程中没有用到F6层,主要包括2个卷积层、2个池化层、1个全连接层,外加输入及输出,共7层网络。实际训练时采用最大值池化、双曲正切激活函数,经过8轮迭代训练,手写数字识别准确率即达到99%。
文件列表
LeNet-5-master.rar
(预估有个54文件)
LeNet-5-master
README.md
2KB
LICENSE
1KB
网址.txt
32B
TestLeNet
UpgradeLog.htm
39KB
ipch
TESTLENET-7564aa3f
TESTLENET-60a2f13e.ipch
3.31MB
TESTLENET-ceeb0b04.ipch
3.31MB
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