MATLAB实现的改进LeNet-5的MNIST手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了改进的LeNet-5卷积神经网络，专为MNIST手写数字识别优化。系统包含完整的数据预处理、网络构建、训练流程和性能评估模块，输入层适配28×28像素尺寸，提供高效的深度学习解决方案。

详 情 说 明

基于改进版LeNet-5架构的MNIST手写数字识别训练系统

项目介绍

本项目实现了一个基于改进版LeNet-5卷积神经网络架构的MNIST手写数字识别训练系统。通过优化经典LeNet-5网络结构，使其更好地适配MNIST数据集的图像规格，实现了高效的手写数字识别功能。系统支持完整的神经网络训练流程，包括数据预处理、模型构建、参数优化和性能评估，并提供可视化训练过程和模型持久化功能。

功能特性

• 改进网络架构：输入层调整为28×28像素尺寸，优化C3卷积层与S4池化层的连接结构
• 完整训练流程：集成数据加载、预处理、网络训练、验证评估全流程
• 高性能识别：在MNIST测试集上预期达到99.1%的分类准确率
• 训练可视化：实时显示损失函数曲线和准确率变化趋势
• 模型管理：支持模型参数的保存(.mat格式)和加载，便于部署和验证
• 详细评估：提供混淆矩阵和分类报告等全面性能分析

使用方法

1. 数据准备：系统自动下载或加载MNIST数据集（60,000张训练图像，10,000张测试图像）
2. 模型训练：运行训练脚本，系统将自动完成数据预处理和网络训练
3. 过程监控：实时查看训练过程中的损失值和准确率变化
4. 模型评估：训练完成后自动在测试集上评估性能，生成分类报告
5. 模型保存：将训练好的模型参数保存为.mat文件以供后续使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具包：深度学习工具箱、图像处理工具箱
• 硬件建议：支持CUDA的GPU（可选，可加速训练过程）

文件说明

main.m文件作为项目核心入口，负责整合整个系统的功能流程。该文件实现了MNIST数据集的自动加载与预处理，构建了改进型LeNet-5网络架构，执行模型训练过程中的前向传播与反向传播计算，完成了网络参数的优化更新，并提供了训练进度可视化功能。同时，该文件还负责模型性能的评估测试，生成准确率统计和混淆矩阵分析报告，以及实现训练结果的模型文件保存与加载管理。