Character recognition using LeNet-5
A deep model (LeNet-5) trained on the MNIST dataset is used for character recognition.
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The LeNet-5 model implemented in this project has 3 convolutional layers and 2 fully-connected layers. It has 62,000 training parameters, and the image input size is 32*32. This model achieved 98.48% accuracy on the MNIST test set after training on its train set. MNIST is a dataset of handwritten digits with 70,000 centred fixed-size grey-scale images. More details about the dataset are available in:
http://yann.lecun.com/exdb/mnist
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Citar como
Ebrahimi, Amir, et al. “Convolutional Neural Networks for Alzheimer’s Disease Detection on MRI Images.” Journal of Medical Imaging, vol. 8, no. 02, SPIE-Intl Soc Optical Eng, Apr. 2021, doi:10.1117/1.jmi.8.2.024503.
Agradecimientos
Inspirado por: Pre-trained 2D LeNet-5
Información general
- Versión 1.0.1 (370 KB)
Compatibilidad con la versión de MATLAB
- Compatible con cualquier versión desde R2019b
Compatibilidad con las plataformas
- Windows
- macOS
- Linux
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| 1.0.1 | The relevant paper is published. |
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