预训练的3D LeNet-5：用于3D LeNet-5网络的预训练神经网络工具箱模型-matlab开发

在对二维LeNet-5模型进行训练后，我们在其灰度MNIST测试仪上实现了28.4 LeNet-5模型的精度为98.48％。 为了将可学习的参数从预先训练的2D LeNet-5（MNIST）传递到3D，我们在三维中复制了2D滤镜（重复复制）。 这是可能的，因为视频或3D图像可以转换为图像切片序列。 在训练过程中，我们希望3D LeNet-5能够学习每个帧中的模式。 该模型具有约260,000个可学习的参数。 只需调用“ lenet5TL3Dfun（）”函数。