matlab实现lenet5 代码

LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型，由于其结构简单且易于理解，因此被广泛应用于计算机视觉领域。

下面是用MATLAB实现LeNet-5的代码示例：

首先，需要定义LeNet-5的网络结构，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。具体代码如下：

layers = [
    imageInputLayer([32 32 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(5,20)  % 卷积层
    reluLayer % 激活函数
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层
    convolution2dLayer(5,50) % 卷积层
    reluLayer % 激活函数
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层
    fullyConnectedLayer(500) % 全连接层
    reluLayer % 激活函数
    fullyConnectedLayer(10) % 全连接层
    softmaxLayer % Softmax层
    classificationLayer]; % 分类层

接下来，需要定义训练参数，并使用MATLAB内置的trainNetwork函数进行训练，具体代码如下：

options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.001); % 训练参数设置

net = trainNetwork(trainData,trainLabels,layers,options); % 开始训练

其中，trainData是用于训练的图像数据，trainLabels是对应的标签数据。

最后，可以使用训练好的模型进行预测，具体代码如下：

predictedLabels = classify(net,testData); % 使用训练好的模型进行预测
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels); % 计算准确率

其中，testData是用于测试的图像数据，testLabels是对应的标签数据。

通过以上代码，我们可以实现LeNet-5模型的训练和预测。