lenet网络结构matlab代码

时间: 2023-07-02 11:03:31 浏览: 42
以下是LeNet网络结构的MATLAB实现代码: ```matlab % LeNet Network Architecture layers = [ imageInputLayer([32 32 1]) convolution2dLayer(5,20) reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) convolution2dLayer(5,50) reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) fullyConnectedLayer(500) reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer]; % Define training options options = trainingOptions('sgdm', ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'MaxEpochs',20, ... 'Shuffle','every-epoch', ... 'ValidationData',imdsTest, ... 'ValidationFrequency',30, ... 'Verbose',false, ... 'Plots','training-progress'); % Train the network net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options); ``` 其中,LeNet网络结构包含了以下层: - 输入层:图像大小为32×32×1。 - 卷积层:使用5×5的卷积核,20个输出通道。 - ReLU层:使用ReLU作为激活函数。 - 最大池化层:2×2的最大池化操作,步长为2。 - 卷积层:使用5×5的卷积核,50个输出通道。 - ReLU层:使用ReLU作为激活函数。 - 最大池化层:2×2的最大池化操作,步长为2。 - 全连接层:500个神经元。 - ReLU层:使用ReLU作为激活函数。 - 全连接层:10个神经元,使用softmax作为输出。 训练使用的是随机梯度下降法(SGD),初始学习率为0.01,最大训练轮数为20。同时,使用了随机采样数据的方式进行训练,每个epoch都会重新洗牌数据。在训练过程中,每隔30个迭代就会进行一次验证,输出训练进度和验证结果。最后,通过trainNetwork函数进行网络训练。

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