基于MNIST的卷积神经网络数字识别模型案例分析

目录

TOC\o1-3\h\u14536基于MNIST的卷积神经网络数字识别模型案例分析 1

282801.1CNN模型简介 1

199961.2数据集的选取和模型训练 2

CNN模型简介

适用于数字识别的算法有很多种，如支持向量机(SVM)、基于K近邻算法(KNN)和BP神经网络等。本文采用基于LeNet-5的卷积神经网络模型来实现数字识别功能。LeNet-5是一种基于深度学习的经典卷积神经网络(CNN)，它由一个输入层，三个卷积层(C1层，C3层，C5层)，两个池化层(S2层，S4层)，一个完全连接