LeNet-5神经网络——C源代码

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LeNet-5神经网络 C源代码,这个写的比较好,可以用gcc编译去跑,结合理论可以对深度学习有更深刻的了解 介绍 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络,C语言写成,不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率97%,多代训练识别率98%。 DEMO main.c文件为MNIST数据集的识别DEMO,直接编译即可运行,训练集60000张,测试集10000张。 项目环境 该项目为VISUAL STUDIO 2015项目,用VISUAL STUDIO 2015 UPDATE1及以上直接打开即可编译。采用ANSI C编写,因此源码无须修改即可在其它平台上编译。 如果因缺少openmp无法编译,请将lenet.c中的#include和#pragma omp parallel for删除掉即可。 API #####批量训练 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心 inputs: 要训练的多个图片对应unsigned char二维数组的数组,指向的二维数组的batchSize倍大小内存空间指针。在MNIST测试DEMO中二维数组为28x28,每个二维数组数值分别为对应位置图像像素灰度值 resMat:结果向量矩阵 labels:要训练的多个图片分别对应的标签数组。大小为batchSize batchSize:批量训练输入图像(二维数组)的数量 void TrainBatch(LeNet5 *lenet, image *inputs, const char(*resMat)[OUTPUT],uint8 *labels, int batchSize); #####单个训练 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心 input: 要训练的图片对应二维数组 resMat:结果向量矩阵 label: 要训练的图片对应的标签 void Train(LeNet5 *lenet, image input, const char(*resMat)[OUTPUT],uint8 label); #####预测 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心 input: 输入的图像的数据 labels: 结果向量矩阵指针 count: 结果向量个数 return 返回值为预测的结果 int Predict(LeNet5 *lenet, image input, const char(*labels)[LAYER6], int count); #####初始化 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心

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shen0715 训练过程中报错
2019-03-14
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hzmsfdl 为什么用自己的数据制作完train-images-idx3-ubyte和train-labels-idx3-ubyte等文件,用不了这个代码?分类完全错误。
2018-12-13
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1lang 代码还需要研究一下。
2018-09-03
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