LeNet-5模型介绍
时间: 2024-06-10 17:08:36 浏览: 24
LeNet-5模型是由Yann LeCun教授于1998年提出的一种卷积神经网络模型,用于数字识别问题。该模型由7层组成,包括卷积层、池化层和全连接层。LeNet-5模型的架构图展示了各层之间的连接关系。在MNIST数据集上,LeNet-5模型可以达到约99.2%的正确率。模型的最后一层是一个全连接层,输入节点个数为84个,输出节点个数为10个,分别代表数字0到9。模型的总参数数量为850个。
相关问题
LeNet-5网络模型
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。该模型主要用于手写数字识别,具有较高的准确率和较低的计算量,成为了卷积神经网络的开山之作。
LeNet-5模型共有7层,包括2个卷积层、2个池化层和3个全连接层。其输入为32*32的图像,输出为0~9的数字标签。该模型在处理图像时采用了卷积和池化的操作,使得特征提取和参数量都得到了优化。同时,在全连接层中采用了sigmoid激活函数和softmax分类器,能够有效地对数字进行分类。
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
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。