基于LeNet5的交通标志分类任务实现

交通标志识别在智能交通系统和自动驾驶领域具有重要意义。为了解决这一问题，我们可以采用经典的深度学习网络LeNet5来实现交通标志的分类任务。本文将详细介绍LeNet5的原理，并提供相应的Python源代码实现。

LeNet5是由Yann LeCun等人于1998年提出的卷积神经网络，其结构被广泛应用在手写数字识别等图像分类任务中，并成为深度学习的开山之作。

首先，我们需要准备交通标志数据集，其中包含了各种不同类型的交通标志图像。可以从公开数据集如GTSRB（German Traffic Sign Recognition Benchmark）中获取，也可以自行收集和整理。确保数据集包含多个类别的样本，并且每个类别的样本数量均衡。

接下来，我们开始构建LeNet5模型。LeNet5由卷积层、池化层和全连接层组成。

import torch
import torch.nn as nn

class LeNet5