源码二维LeNet-5网络的预训练神经网络工具箱模型
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该模型在其训练集上训练后，在灰度MNIST测试集上的准确率达到98.48%。它有大约62000个可学习的参数。
This model achieved 98.48% accuracy on the grey-scale MNIST test set after training on its train set. It has about 62000 learnable parameters.
simply, call "lenet5TLfun()" function.
Cite As
Ebrahimi, Amir, et al. “Introducing Transfer Learning to 3D ResNet-18 for Alzheimer’s Disease Detection on MRI Images.” 2020 35th International Conference on Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ), IEEE, 2020, doi:10.1109/ivcnz51579.2020.9290616.
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