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AI模型训练
LeNet神经网络基本架构代码 2024-09-03 23:04:47

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    LeNet是最早的卷积神经网络之一,最初由YannLeCun在1998年设计,用于手写数字识别。LeNet的原始版本主要用于识别邮政编码中的手写数字,但它也是现代卷积神经网络架构的基础之一。

    下面是一个使用PyTorch实现的简化版LeNet网络的例子。我们将使用MNIST数据集作为示例,因为LeNet最初是为此类任务设计的。MNIST数据集包含28x28像素的手写数字图片。


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AI模型训练
经典VGG16卷积神经网络数据集模型代码 2024-09-03 22:40:11

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    VGG16是一种深度学习模型,特别适用于图像识别任务。它是由牛津大学视觉几何组(VisualGeometryGroup,VGG)提出的一种卷积神经网络架构。VGG16模型因其结构简单且效果良好而广受欢迎,特别是在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了优异的成绩。

    下面是一个使用Pytorch框架实现的VGG16模型的基本示例代码。这个例子将展示如何构建一个简单的VGG16模型,并准备好训练模型所需的数据。我们将使用CIFAR-10数据集作为示例,这是一个常用的小图像分类数据集。

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