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。

相关问题

解释cnn_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer = SGD(learning_rate=1e-3,momentum=0.9),#SGD(lr=1e-3,momentum=0.9) metrics=['accuracy'])

这行代码是用来编译一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型的。下面是这行代码中每个参数的解释：

- `loss='categorical_crossentropy'`：这是损失函数的名称。在多分类问题中，交叉熵是一种广泛使用的损失函数。分类交叉熵（categorical_crossentropy）是一种在分类问题中使用的交叉熵损失函数。

- `optimizer=SGD(learning_rate=1e-3, momentum=0.9)`：这是优化器的名称和参数。在神经网络中，优化器用于最小化损失函数。这里使用的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）优化器。learning_rate参数定义了学习率，即每次更新权重时应该乘以的因子。momentum参数定义了动量，即应该如何使用之前的梯度来更新权重。

- `metrics=['accuracy']`：这是评估指标的名称。在训练过程中，我们需要一些指标来评估模型的性能。这里使用的是准确率（accuracy）作为评估指标。

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])什么意思

这是一个神经网络训练的编译步骤，其中包括指定损失函数（categorical_crossentropy）、优化器（opt）和评估指标（accuracy）。该编译步骤的目的是将神经网络的架构和训练过程配置好，以便进行训练和测试。