LeNet-5算法原理

LeNet-5是一种经典的卷积神经网络模型，主要用于手写数字识别任务。其原理如下：

1. 输入层：将28x28的手写数字图像输入到神经网络中。

2. 卷积层：使用5x5的卷积核对输入图像进行卷积操作，得到6个特征图（feature maps）。

3. 池化层：使用2x2的池化核对特征图进行下采样，减少特征图的大小，保留主要特征。

4. 卷积层：再次使用5x5的卷积核对特征图进行卷积操作，得到16个特征图。

5. 池化层：再次使用2x2的池化核对特征图进行下采样。

6. 全连接层：将池化层得到的特征图展开成一个向量，然后连接到一个128个节点的全连接层上，再连接到输出层。

7. 输出层：使用softmax函数将每个节点的输出转化为概率值，最终输出手写数字的分类结果。

LeNet-5算法的核心思想是在卷积层和池化层之间交替进行特征提取和下采样，以此来减少特征图的大小和参数量，提高模型的效率和准确率。