LeNet5详细原理（含tensorflow版源码）

原创 已于 2023-06-01 17:00:33 修改 · 913 阅读 · 3 ·
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#tensorflow #深度学习 #计算机视觉 #python

于 2023-03-28 11:19:24 首次发布
LeNet5是1998年由YannLeCun等人提出的深度学习模型，主要用于手写数字识别。它包含2个卷积层、2个池化层和3个全连接层，以sigmoid和softmax为激活函数。在MNIST数据集上，该模型能实现接近99%的识别准确率。提供的TensorFlow代码展示了如何构建和训练LeNet5模型。

LeNet5原理

        Lenet5是一种深度学习模型，也是卷积神经网络（CNN）的一种。它是由Yann LeCun等人在1998年提出的，主要用于手写数字识别任务。

        Lenet5的网络结构由七个层组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。其中，卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于进行分类。

具体来说，Lenet5的网络结构如下：

  1. 输入层：28*28的灰度图像（黑白图像）。

  2. 第一层卷积层：6个卷积核，每个卷积核的大小为5*5。采用sigmoid函数作为激活函数。

  3. 第一层池化层：2*2的最大池化，步长为2。

  4. 第二层卷积层：16个卷积核，每个卷积核的大小为5*5。采用sigmoid函数作为激活函数。

  5. 第二层池化层：2*2的最大池化，步长为2。

  6. 全连接层1：120个神经元，采用sigmoid函数作为激活函数。

  7. 全连接层2：84个神经元，采用sigmoid函数作为激活函数。

  8. 输出层：10个神经元，采用softmax函数作为激活函数，用于分类。

        在训练过程中，Lenet5采用反向传播算法对网络中的权重进行更新，以提高模型的准确率。在手写数字识别任务中，Lenet5可以达到接近99%!的(MIS

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