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字符识别使用LeNet-5

版本1.0.1(370 KB) 阿米尔Ebrahimi

深模型(LeNet-5)对准MNIST数据集用于字符识别。

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更新2021年5月6日

LeNet-5模型实现了在这个项目中有3个卷积和2层全层。它有62000个训练参数和图像输入大小是32 * 32。这个模型已经达到了98.48%的准确率MNIST测试集上训练集训练后。MNIST是手写的数字与70000年的数据集中固定大小的灰度图像。更详细的数据集是可用的:

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Ebrahimi,阿米尔,et al。“卷积神经网络用于阿尔茨海默病检测核磁共振图像。“医学影像杂志》8卷,没有。02年,SPIE-Intl Soc光学中,2021年4月,jmi.8.2.024503 doi: 10.1117/1.。

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版本	发表	发布说明
1.0.1	2021年5月6日	相关论文发表。	工具箱邮政编码
1.0.0	2021年3月3		工具箱邮政编码

MLA	Ebrahimi,阿米尔,et al。“卷积神经网络用于阿尔茨海默病检测核磁共振图像。“医学影像杂志》8卷,没有。02年,SPIE-Intl Soc光学中,2021年4月,jmi.8.2.024503 doi: 10.1117/1.。
美国心理学协会	Ebrahimi,。罗,S。,与阿尔茨海默病的神经影像学。(2021)。卷积神经网络对阿尔茨海默病检测核磁共振图像。医学影像杂志》8 (02)。SPIE-Intl Soc光学Eng。从https://doi.org/10.1117%2F1.jmi.8.2.024503获取
助理	@article {Ebrahimi_2021, doi = {10.1117/1. jmi.8.2.024503}, url = {https://doi.org/10.1117%2F1.jmi.8.2.024503}年= 2021,月={4月},出版商={{学报}intl Soc光学Eng},体积={8}={02},作者= {Amir Ebrahimi和Suhuai罗和阿尔茨海默病的神经影像学},title ={卷积神经网络对阿尔茨海默病检测{MRI}图片},杂志={医学影像杂志}}