基于CNN-Lenet网络的图像分类实战

CNN-Lenet网络图像分类实战

这份代码展示了如何使用经典的CNN-Lenet网络进行图像分类任务。Lenet-5模型由Yann LeCun教授于1998年提出，是早期卷积神经网络的代表作之一，在手写数字识别领域取得了卓越的成果。

代码主要内容：

• 数据准备： 加载图像数据集，并进行预处理操作，例如数据增强、归一化等。
• 模型构建： 定义Lenet-5模型结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
• 模型训练： 配置训练参数，如优化器、损失函数等，并使用训练数据进行模型训练。
• 模型评估： 使用测试数据评估模型性能，例如准确率、精确率、召回率等指标。
• 结果可视化： 将训练过程中的loss曲线、accuracy曲线等进行可视化展示。

通过学习这份代码，您将能够：

• 理解Lenet-5模型的结构和工作原理。
• 掌握使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建和训练CNN模型的方法。
• 了解图像分类任务的基本流程和评估指标。

注意事项：

• 请确保您已安装所需的深度学习框架和依赖库。
• 根据您的数据集，可能需要调整代码中的参数，例如图像大小、类别数量等。
• 您可以尝试修改模型结构或超参数，以进一步提升模型性能。