# 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
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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2023-10-09
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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） 
source CNN-in-Keras-master 
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资源评论
