【LeNet、AlexNet、VGG】_lenet alexnet vgg-优快云博客

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本文介绍了深度学习历史上的经典模型LeNet、AlexNet和VGG。LeNet是最早的卷积神经网络，适用于手写数字识别。AlexNet在2012年ImageNet竞赛中获胜，引入了ReLU激活函数和丢弃法。VGG通过堆叠多个3x3卷积层简化模型结构，提出VGG块概念。这三者对深度学习发展产生了深远影响。

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LeNet

LeNet是最早用于图像处理的神经网络，主要是为了解决手写数字识别的问题，著名的数据集Minist就是伴随着LeNet的诞生而出现的。下面是其基本架构：
在这里插入图片描述
其结构相对简单，其中的Pooling层可以使用MaxPooling，也可以使用AvgPooling，激活函数原始模型使用的是Sigmoid，不过也可以换成Relu，tanh等。

总结

Lenet是是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注
先用卷积层来学习图片的空间信息，通过池化层降低图片的敏感度
然后使用全连接层来转换到类别空间，得到10类
两个卷积层再加一个多层感知机，最终得到从图片到类别的映射

代码实现

%matplotlib inline
import torch
from torch import nn
import torchvision
from torch.utils import data
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

trans = torchvision.transforms.ToTensor()

train_data = torchvision.datasets.FashionMNIST('../data/', train=True, download=False, transform=trans)

test_data = torchvision.datasets.FashionMNIST('../data/', train=False, download=False, transform=trans)

train_data.data.shape, test_data.data.shape

(torch.Size([60000, 28, 28]), torch.Size([10000, 28, 28]))

def get_dataloader(batch_size, train_data, test_data):
    train_dataloader = data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    test_dataloader = data.DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False)
    return train_dataloader, test_dataloader

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(16 * 5 * 5,