Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (5)-LeNet-5(실습)


Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (5)-LeNet-5(실습)

#딥러닝,#Tensorflow,#CNN,#이미지 분류하기,#MNIST,#손글씨분류하기, #ConvoluationNeuralnetwork, #합성곱신경망,#콘볼류션신경망,#Convolution,#CIFAR10,#pooling,#Maxpooling,#컨볼류션후가중치줄이기,#컨볼류션결과의대표값찾기,#Lenet,#Lenet5 CNN을 처음 모델링한 LeNet-5 모델입니다. 1. 손글씨 mnist를 LeNet-5 모델링한 결과입니다 . 1) 과거의 데이터를 준비합니다. 2) 모델의 구조를 만듭니다. 3) 모델의 요약 4) 손글씨, mnist를 전체 소스코드입니다. <모델 학습한 결과> 10번만 실행 결과, 정확도 0.9873로 학습이 완료되었습니다. <모델 예측 결과> <종속 변수, 정답과 비교 > <모델 확인> 2. cifat10을..........



원문링크 : Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (5)-LeNet-5(실습)