文件名称:
深度卷积神经网络LeNet-5和ResNet的对比以及应用分析
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-12
详细说明：针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用，文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述，并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述，并指出了两种模型面对不同问题的优缺点，且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练，以实现更优的性能。仿真结果表明，ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。
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