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Lenet
LeNet-5アーキテクチャに基づくMNIST手書き数字分類モデル、MindSpore公式提供
ダウンロード数 19
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
これはLeNet-5アーキテクチャを使用しMNISTデータセットで訓練された畳み込みニューラルネットワークモデルで、手書き数字認識タスクに用いられます。
モデル特徴
古典的アーキテクチャ
古典的な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるLeNet-5を採用し、構造が簡潔で効率的
軽量モデル
モデルパラメータが少なく、リソースが限られた環境での展開に適している
高精度
MNISTテストセットで99%以上の分類精度を達成
モデル能力
手書き数字認識
画像分類
使用事例
教育
手書き数字認識教育
深層学習入門教育に使用し、畳み込みニューラルネットワークの基本原理を展示
産業応用
郵便番号認識
郵便仕分けシステムでの郵便番号自動認識に使用可能
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