利用卷积神经网络实现手写数字识别,使用两种不同的神经网络进行训练并比较测试结果

对于手写数字识别任务，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行训练和测试。下面介绍两种不同的CNN网络结构来完成手写数字识别任务。

## LeNet-5

LeNet-5是一个经典的CNN网络，是Yann LeCun等人在1998年提出的。它的网络结构如下：


输入层接收28x28的手写数字图像，经过卷积、池化、卷积、池化、全连接等多个层次的计算，最终输出10个数字的概率。在训练时，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法进行优化。

## AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛的冠军网络，是一个非常深的CNN网络。它的网络结构如下：


与LeNet-5相比，AlexNet网络更深、更宽，且使用了Dropout和ReLU等技术来防止过拟合。在训练时，同样使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法进行优化。

## 比较测试结果

使用MNIST数据集对LeNet-5和AlexNet进行训练和测试，比较它们的准确率。MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28的手写数字图像。

在实验中，我们可以使用TensorFlow或PyTorch等框架来实现这两个CNN网络，并使用相同的数据集进行训练和测试。比较它们的准确率和训练时间等指标，可以得到它们的优缺点和适用场景。

总的来说，LeNet-5适用于较简单的手写数字识别任务，而AlexNet适用于更复杂的图像识别任务，如ImageNet数据集。但是，在实际应用中，我们也需要考虑网络的速度、大小和可扩展性等因素。