基于LeNet网络的手写数字识别（附带Matlab代码）

基于LeNet网络的手写数字识别（附带Matlab代码）

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将手写数字图像分类为对应的数字。LeNet网络是一个经典的卷积神经网络，最早用于手写数字识别任务。本文将介绍如何使用Matlab实现基于LeNet网络的手写数字识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些手写数字数据集来训练和测试我们的模型。在这里，我们将使用MNIST数据集，它是一个常用的手写数字数据集，包含了大量的手写数字图像。你可以在网上找到该数据集并下载。

接下来，我们将使用Matlab来实现LeNet网络。以下是LeNet网络的模型结构：

function net = createLeNet()
    % 初始化LeNet网络
    net = network;

    % 输入层
    net