图像分类网络4——LeNet-5识别CIFAR100

1 LeNet-5（卷积神经网络的开篇之作）

1.1 简介

LeNet-5是Y. Lecun（杨丽坤深度学习大佬）1998年提出的，
论文地址：
https://ieeexplore.ieee.org/document/726791?reload=true&arnumber=726791
卷积神经网络的入门结构

上面实际上是经过以下7步得到的
（1）卷积
（2）池化
（3）卷积
（4）池化
（5）卷积
（6）全连接
（7）全连接
下面这两篇文章介绍的特别好：
https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html

https://blog.youkuaiyun.com/mmm_jsw/article/details/88185491?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control&dist_request_id=1331303.10113.16183056116804221&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control

1.2 3大特点

CNN主要有三大特色，分别是局部感知、权重共享和多卷积核。

1. 局部感知
   局部感知就是我们上面说的感受野，实际上就是卷积核和图像卷积的时候，每次卷积核所覆盖的像素只是一小部分，是局部特征，所以说是局部感知。CNN是一个从局部到整体的过程（局部到整体的实现是在全连通层），而传统的神经网络是整体的过程。

2. 权重共享
   权值共享：不同的图像或者同一张图像共用一个卷积核，减少重复的卷积核。同一张图像当中可能会出现相同的特征，共享卷积核能够进一步减少权值参数。

3. 多卷积核
   一种卷积核代表的是一种特征，为获得更多不同的特征集合，卷积层会有多个卷积核，生成不同的特征，这也是为什么卷积后的图片的高，每一个图片代表不同的特征。

2 CIFAR100数据集

这个数据集就像CIFAR-10，除了它有100个类，每个类包含600个图像。，每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗糙”标签（它所属的超类） 以下是CIFAR-100中的类别列表：

3 代码

## LeNet-5识别CIFAR100

import tensorflow as tf
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"

class CNNMnist(object):
    def __init__