LeNet-5 卷积神经网络教程

LeNet-5 是一种经典的卷积神经网络结构，被广泛应用于早期图像识别任务中。本文将详细介绍 LeNet-5 的结构、原理以及实现。

LeNet-5 结构

LeNet-5 由卷积层、池化层和全连接层组成。以下是 LeNet-5 的结构：

卷积层：使用 6 个 6x6 的滤波器，分别提取图像中的边缘、线条和纹理信息。
池化层：使用 2x2 的最大池化，降低图像分辨率，减少计算量。
全连接层：使用 16 个神经元，对卷积层提取的特征进行分类。
输出层：使用 10 个神经元，对应 10 个类别。

实现步骤

以下是使用 Python 和 TensorFlow 实现 LeNet-5 的步骤：

导入必要的库：

import tensorflow as tf

定义 LeNet-5 模型：

def lenet5_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(6, kernel_size=(6, 6), activation='relu', input_shape=input_shape),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(6, 6), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

编译和训练模型：

model = lenet5_model((32, 32, 1))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

评估模型：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f"测试准确率：{test_acc}")

扩展阅读

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