lenet5手写数字识别

LeNet-5是一种深度卷积神经网络，它是由Yann LeCun教授在1998年提出的，主要用于手写数字识别任务。其网络结构包含7层，分别为两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。其中，卷积层和池化层交替出现，通过卷积操作提取特征，然后通过池化操作进行下采样，最终通过全连接层实现分类。

具体来说，LeNet-5的网络结构如下：

输入层：32x32的手写数字图像。

第一层卷积层：6个5x5的卷积核，步长为1，不使用边界填充，输出为28x28x6的特征图。

第一层池化层：2x2的最大池化操作，步长为2，输出为14x14x6的特征图。

第二层卷积层：16个5x5的卷积核，步长为1，不使用边界填充，输出为10x10x16的特征图。

第二层池化层：2x2的最大池化操作，步长为2，输出为5x5x16的特征图。

第一层全连接层：120个神经元，将5x5x16的特征图展平后连接。

第二层全连接层：84个神经元，连接第一层全连接层的输出。

输出层：10个神经元，对应10个数字类别。

在训练过程中，LeNet-5使用反向传播算法进行参数优化，使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数。通过反向传播算法，可以不断调整卷积核和全连接层的权重和偏置，从而提高模型的分类能力。