matlab中基于 LeNet-5 模型的手写数字识别

LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型，用于手写数字识别任务。在Matlab中，使用了深度学习工具箱中的函数来实现LeNet-5模型。

以下是实现手写数字识别的步骤：

1. 加载手写数字数据集

Matlab中自带了MNIST手写数字数据集，可以使用以下代码加载数据集：

digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos',...
    'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath,...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

2. 定义卷积神经网络模型

LeNet-5模型由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层组成，可以使用如下代码定义模型：

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(5,50)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

3. 训练网络模型

使用深度学习工具箱中的trainNetwork函数来训练模型，以下是示例代码：

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',4, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',digitDataTest, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(digitDataTrain,layers,options);

4. 测试网络模型

使用测试数据集来评估模型的性能，以下是示例代码：

YPred = classify(net,digitDataTest);
YTest = digitDataTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

以上就是在Matlab中基于LeNet-5模型实现手写数字识别的步骤。