实验六卷积神经网络CNN框架的实现与应用.pdf

实验六卷积神经网络CNN框架的实现与应用 本实验主要目的是掌握卷积神经网络（CNN）的基本原理，并利用 LeNet-5 CNN 框架实现手写数字识别。实验中，我们使用了 MNIST 数据集，初始图像大小为 28*28，并采用了多个卷积层和池化层来实现图像特征提取和降维。 实验原理： 卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像识别、物体检测和图像 segmentation 等领域。CNN 的基本架构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降维和特征提取，全连接层用于分类和回归任务。 在本实验中，我们使用了 LeNet-5 CNN 框架，该框架包括七个网络层：输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。每个网络层的参数设置见表 2.1 和表 2.2。 实验结果： 在实验中，我们调整了学习率、epochs 和 batch_size 三个参数，分别观察参数的变化对于实验结果的影响。结果表明，学习率的增加会导致准确率的上升，但太高的学习率会导致准确率的下降。epochs 的增加也会导致准确率的上升，但太高的 epochs 会导致训练时间的增加。batch_size 的增加也会导致准确率的上升，但太高的 batch_size 会导致训练时间的增加。 在最终的实验结果中，我们选取了参数 learning_rate=0.001, batch_size = 148，epochs=5，获得了最高的准确率 98.28%。 知识点： 1. 卷积神经网络（CNN）的基本原理和架构 2. LeNet-5 CNN 框架的实现和应用 3. 图像特征提取和降维的方法 4.Pooling layer 和卷积层的作用 5. 全连接层和输出层的作用 6. Hyperparameter 调整的方法和影响 7. MNIST 数据集的使用和特点 本实验通过掌握卷积神经网络的基本原理和 LeNet-5 CNN 框架的实现，实现了手写数字识别任务，并通过调整 hyperparameter 实现了实验结果的优化。