深度学习“炼丹”实战：用LeNet驯服MNIST“神兽”

宝子们，在深度学习的神秘世界里，咱们就像一群“炼丹师”，而模型就是咱们精心炼制的“丹药”，数据集则是炼丹的“原材料”。今天，咱们就用经典的LeNet卷积神经网络模型，在MNIST手写数字数据集这个“原材料宝库”里，炼制出一颗能精准识别数字的“神奇丹药”！😎

LeNet网络结构回顾，见：深度学习图像分类六大经典网络结构全解析

一、MNIST数据集：炼丹的“珍贵原料”🎁

MNIST数据集可是深度学习界的“老牌明星原料”，它包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片都是28x28像素大小的手写数字，从0到9一应俱全。这些图片就像是一群调皮的“数字小精灵”，等着咱们用LeNet这个“炼丹炉”把它们炼化成有用的“数字丹药”。

图：MNIST数据集部分手写数字示例

二、LeNet模型：炼丹的“神奇炉子”🧪

LeNet模型可是卷积神经网络的“开山鼻祖”之一，结构简单却功能强大，就像一个精心设计的“炼丹炉”，能把输入的“数字小精灵”转化为精准的识别结果。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成，下面咱们就来详细看看这个“炼丹炉”的结构。

模型结构剖析

1. 输入层：接收2