这段深度学习代码什么意思LeNet_ 5.compile(loss=’categorical_ crossentropy ‘,optimizer=optimizer,metrics=[‘acc’]) history =LeNet_ 5.fit(x= x_ train_ image,y=y_ train_ label,validation _split=0.2,

这段代码是用于编译和训练一个LeNet-5卷积神经网络模型的。具体来说，代码中：

- `LeNet_5.compile` 用于编译模型，其中 `loss='categorical_crossentropy'` 表示使用交叉熵作为损失函数，`optimizer=optimizer` 表示使用之前定义的Adam优化器进行参数优化，`metrics=['acc']` 表示使用准确率作为评估指标。

- `LeNet_5.fit` 用于训练模型，其中 `x_train_image` 和 `y_train_label` 分别是训练集的图像和标签数据，`validation_split=0.2` 表示将20%的训练数据作为验证集，用于检查模型的泛化能力。模型会根据训练数据和验证数据的表现对参数进行优化，同时记录训练过程中的损失值和评估指标，保存在 `history` 变量中。