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1.定义LeNet-5模型
model models.Sequential([1.1添加一个二维卷积层#xff0c;有6个过滤器#xff0c;每个过滤器的尺寸是5x5。输入图像尺寸是28x28像素#xff0c;具有1个颜色通道,激活函数是relu
layers.Conv2D(6, (5, 5), activationrelu, input_shape…一、LeNet-5
1.定义LeNet-5模型
model models.Sequential([1.1添加一个二维卷积层有6个过滤器每个过滤器的尺寸是5x5。输入图像尺寸是28x28像素具有1个颜色通道,激活函数是relu
layers.Conv2D(6, (5, 5), activationrelu, input_shape(28, 28, 1)),1.2添加一个平均池化层
layers.AveragePooling2D((2, 2)),1.3添加第二个卷积层有16个过滤器每个过滤器的尺寸是5x5。激活函数:relu
layers.Conv2D(16, (5, 5), activationrelu),layers.AveragePooling2D((2, 2)),1.4添加一个展平层
layers.Flatten(),1.5添加一个全连接层有120个输出神经元
layers.Dense(120, activationrelu),1.6添加第二个全连接层有84个输出神经元
layers.Dense(84, activationrelu),1.7添加第三个全连接层有10个输出神经元 layers.Dense(10, activationsoftmax)
])2.编译模型
model.compile(optimizeradam,losscategorical_crossentropy,metrics[accuracy])3.训练模型
historymodel.fit(train_images,train_labels,epochs10,batch_size64,validation_data(test_images, test_labels))结果
4.评估模型
test_loss, test_acc model.evaluate(test_images, test_labels)
print(fTest Accuracy: {test_acc:.4f})结果
5.保存文件
model.save(LeNet.h5)结果
