# 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
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各种卷积神经网络(LeNet5、VGGNet、DenseNet、ResNet、GoogleNet),在Mnist等数据集上实现
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2023-06-07
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# 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 Keras(Python).Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。优点为:简易和快速的原型设计;支持CNN和RNN,或二者的结合;无缝CPU和GPU切换。
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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)
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
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