lenet-5训练mnist

资 源 简 介

这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1%

详 情 说 明

这个资源使用了实现lenet-5网络结构的代码来处理MNIST数据集。我参考了UFLDL上的相关代码和R. B. Palm实现的CNN中的相关代码。为了适应数据集，我将lenet-5输入的大小改为了28*28，并且将c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图进行了关联。通过训练，最终结果达到了99.1%的准确率。值得一提的是，我还对训练数据集进行了进一步的处理，以便于网络更好地学习特征。具体来说，我对训练数据集进行了数据增强，包括旋转、平移、缩放和翻转等操作，以增加数据集的多样性和数量。同时，我还使用了dropout技术来防止过拟合。在训练过程中，我使用了Adam优化器来加速收敛，并且使用了交叉熵作为损失函数进行监督学习。最终，通过不断调整超参数和网络结构，我得到了这个高效的模型。