使用LeNet-5进行字符识别：在MNIST数据集上训练的深度模型（LeNet-5）用于字符识别。-matlab开发

该项目中实现的LeNet-5模型具有3个卷积层和2个全连接层。 它具有62,000个训练参数，图像输入大小为32 * 32。 经过训练，该模型在MNIST测试装置上达到了98.48％的精度。 MNIST是手写数字的数据集，具有70,000个居中固定大小的灰度图像。 有关数据集的更多详细信息，请参见： http://yann.lecun.com/exdb/mnist 运行GUI并选择您的图像。