基于MATLAB软件从底层编写代码复现经典CNN卷积神经网络LeNet5源代码

本资源是基于MATLAB软件从底层编写代码复现经典卷积神经网络LeNet5源代码。资源包含 6个函数和一个主函数。 forward_convolution1是前向传播第一层卷积，forward_convolution2是前向传播第二层卷积，mean_pool是平均池化， ReLU是激活函数，backward_convlution2是第二层卷积误差反向传播，CNN是整个网络的前向和反向传播， 其余四个函数在CNN中被调用，CNN在主函数test_CNN中被调用。 训练样本数、测试样本数、学习步长、动量参数、迭代次数等等参数都支持随意修改。 修改任何一个参数，仿真结果就会跟着改变，超级方便，只需修改参数，就可以观察不同参数下的训练效果。 代码中仅训练10次，最好的手写数字识别效果为98.5%，继续训练调调参数准确率应该还会提升。 代码方便学者学习复现其他神经网络或者改成自己特定任务下的数据集训练神经网络，代码支持移植，可以用来训练自己的数据集。 本资源中所有的代码关键处包含文字注释，编写的代码逻辑清晰，方便各位小伙伴理解、阅读、学习。 下载资源了的小伙伴有疑惑的可以私信我一起解决你的问题。学习该资源，可以学透CNN卷积神经网络及BP反向传播算法和δ法则这些知识。