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- LeNet-5卷积神经网络
- 背景
- 简介
- 代码
LeNet-5卷积神经网络
背景
在1990年代，亚恩乐村(Yannlecun)等人提出了用于手写数字和机器打印字符识别的神经网络，被命名为勒内-5(lecun，博图，本吉奥，&哈夫纳，1998)。勒内一5的提出，使得卷积神经网络在当时能够成功被商用，广泛应用在邮政编码、支票号码识别等任务中。
简介
LeNet网络逐层结构:
图片输入:32x32x1第一层:卷积核(6个，5x5x1，步长:1)，输出:28x28x6
最大池化层:卷积核(2x2，步长:2)，输出:14x14x6
第二层:卷积核(16个，5x5x6，步长:1)，输出:10x10x16
最大池化层:卷积核(2x2，步长:2)，输出:5x5x16
拉直后输出:5 x5x16=400
全连接层1:120个节点
全连接层2:84个节点
输出层:10个节点
注:在进行卷积运算时，没有对输入进行填充。因此第一层的输出size=32-5+1=28，第二层的输出size=14-5+1=10
代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics# 1. 数据集准备
(x, y), (x_val, y_val) = datasets.mnist.load_data()
x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) / 255.
x = tf.expand_dims(x, -1) # 调整形状为(28, 28, 1)
y = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.int32)
x_val = tf.convert_to_tensor(x_val, dtype=tf.float32) / 255.
x_val = tf.expand_dims(x_val, -1)
y_val = tf.convert_to_tensor(y_val, dtype=tf.int32)train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)).batch(32)# 2. 搭建网络
network = Sequential([layers.Conv2D(6, kernel_size=3, activation='relu'),layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2),layers.Conv2D(16, kernel_size=3, activation='relu'),layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2),layers.Flatten(),layers.Dense(120, activation='relu'),layers.Dense(84, activation='relu'),layers.Dense(10, activation='softmax')
])network.build(input_shape=(None, 28, 28, 1))
network.summary()# 3. 模型编译
optimizer = optimizers.Adam()
loss_fn = losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
network.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=[metrics.Accuracy()])# 4. 模型训练
epochs = 10
for epoch in range(epochs):acc_meter = metrics.Accuracy()for step, (x_batch, y_batch) in enumerate(train_dataset):with tf.GradientTape() as tape:out = network(x_batch)loss = loss_fn(y_batch, out)grads = tape.gradient(loss, network.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(grads, network.trainable_variables))acc_meter.update_state(y_batch, tf.argmax(out, axis=1))# 打印每个epoch的结果print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.numpy()}, Accuracy: {acc_meter.result().numpy()}')acc_meter.reset_states()
