# CNN-Learning
各种卷积神经网络的实现及其理解,在Mnist、cifar10等数据集上验证通过
## 实验环境:Keras-cpu2.2+Anaconda-Python3.6+Win10/Centos7
## 代码运行情况:
- LeNet5-Mnist数据集已验证通过
- VGGNet-Mnist数据集已验证通过
- DenseNet-Cifar10数据集已验证通过
- ResNet-Cifar10数据集已验证通过
- GoogleNet-InceptionV3-尚无可用数据集验证通过
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卷积神经网络的实现(LeNet5、VGGNet、DenseNet、ResNet、GoogleNet),在Mnist等数据集上验证
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2024-06-15
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该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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各种卷积神经网络的实现(LeNet5、VGGNet、DenseNet、ResNet、GoogleNet),在Mnist等数据集上验证.zip (16个子文件)
ori_code_vip
utils.py 2KB
VGGNet.py 8KB
GoogleNet.py 6KB
data
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB
train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
Dog&Cat
main.py 4KB
.idea
MNIST.iml 435B
workspace.xml 37KB
misc.xml 189B
modules.xml 262B
ResNet.py 13KB
DenseNet.py 14KB
LeNet5.py 6KB
README.md 422B
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