MATLAB实现LeNet-5卷积神经网络的MNIST手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现了经典的LeNet-5卷积神经网络，针对MNIST手写数字数据集进行了优化。通过调整输入尺寸为28×28像素，并改进C3与S4层间的连接结构，实现了高效准确的数字识别功能。

详 情 说 明

基于LeNet-5卷积神经网络的MNIST手写数字识别系统

项目介绍

本项目完整实现了经典的LeNet-5卷积神经网络结构，专门用于对MNIST手写数字数据集进行训练与识别。通过对原始LeNet-5网络进行适配性调整，包括将输入尺寸修改为28×28像素，并优化了C3层与S4层之间的全连接关系，确保了网络的高效运行。经过训练，模型在MNIST测试集上达到了99.1%的识别准确率。本项目参考了UFLDL教程和R.B.Palm的CNN实现代码思想，提供了从数据加载、模型训练到性能评估的全流程功能。

功能特性

• 经典网络实现：准确实现经调整后的LeNet-5网络结构，包含卷积、池化、全连接等核心层。
• 高性能识别：在MNIST数据集上实现99.1%的测试准确率。
• 完整训练流程：支持模型的完整训练过程，包括前向传播、反向传播以及参数优化。
• 可视化分析：提供训练过程中的损失函数变化和准确率变化曲线，便于监控模型收敛情况。
• 预测功能：训练完成后，系统可对新输入的手写数字图像进行0-9的类别预测。

使用方法

1. 准备数据：确保MNIST数据集已就位，包含60,000张训练图像和10,000张测试图像及其标签。
2. 模型训练：运行主程序启动训练过程。系统将自动加载数据、初始化网络参数，并开始迭代训练。
3. 评估模型：训练结束后，程序会自动在测试集上评估模型性能，并输出准确率。
4. 查看结果：训练过程中，损失和准确率曲线将被记录并可供查看，以分析训练动态。
5. 进行预测：使用训练好的模型参数，可以对新的手写数字图像进行分类预测。

系统要求

• 编程语言: MATLAB
• 依赖项: 需要MATLAB环境，建议使用较新版本（如R2016a及以上）以确保函数兼容性。

文件说明

主程序主要实现了系统的核心流程控制，具体能力包括：初始化网络结构及参数、加载和预处理MNIST数据集、执行模型训练的多轮迭代、在测试数据集上评估模型性能并计算准确率、实时记录并可视化训练过程中的损失与准确率变化、以及对模型参数进行持久化保存和加载以供新数据预测使用。