LeNet5的MATLAB代码反馈

Ivan

1.代码run.m中最后打印函数fprintf('第%d幅图片, 标签为%d, 推理结果为%d, 准确率为%f...\n',i,p-1,labels(i),acc/10000);中将标签和推理结果写反了，
应该为fprintf('第%d幅图片, 标签为%d, 推理结果为%d, 准确率为%f...\n',i,labels(i),p-1,acc/10000);



2.最终代码运行结果的准确率比应该得到的准确率差距较大，不知道是否和网络训练有关，参数值是否精确？

Ivan

还没有反馈吗？  
发邮件说是会让这部分的作者在论坛答疑的。

CrazyBingo

Ivan 发表于 2023-5-27 19:12
还没有反馈吗？  
发邮件说是会让这部分的作者在论坛答疑的。

我在催他了

流心

感谢读者的指正。
1. 标签和推理结果在代码中写反了，后续在gitee上修改。
2. 读者所指的应该得到的准确率是指用fp32训练得到得到的准确率，大概在98%以上。代码运行的准确率在80%左右，这里的误差来源可能有多个，1，LeNet5并没有训练完全，2，FP32->Fixed Point 16带来误差，3，Matlab代码有bug。作者并没有对这个误差深入了解，读者有兴趣可以去发现一下。本章的主要讲述的是如何把一个算法转换成FPGA实现，至于CNN中的权重值都是可以变化，读者可以自行训练一个网络权重然后看准确率怎么样。

Ivan

流心 发表于 2023-5-30 11:48
感谢读者的指正。
1. 标签和推理结果在代码中写反了，后续在gitee上修改。
2. 读者所指的应该得到的准确率 ...

您的意思是MATLAB中的代码是Fixed Point 16？

流心

你可以具体查看.weights文件，用的是定点Fixed point 16