CNN演进与ResNet应用解析
目录
卷积神经网络在图像识别中的演进与应用：从LeNet到ResNet
5. 复杂创新：GoogLeNet (Inception) —— 维度与效率的平衡
卷积神经网络在图像识别中的演进与应用：从LeNet到ResNet
摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展的核心架构。本文旨在系统性地回顾CNN关键架构的演进历程，重点分析了LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet及ResNet等里程碑式模型的核心创新、设计理念及其对图像识别任务性能的提升。文章阐述了从简单的手写 digit 识别到在大规模图像数据集（如ImageNet）上超越人类识别精度的技术发展路径，并探讨了“深度”在其中扮演的关键角色。最后，本文对CNN未来的发展趋势进行了简要展望。
关键词：卷积神经网络；深度学习；图像识别；网络架构；演进
1. 引言
图像识别，作为计算机视觉的基础任务，其目标在于让机器能够自动理解和识别图像中的内容。在深度学习兴起之前，传统的图像识别方法严重依赖于手工设计的特征（如SIFT、HOG等）和分类器，其性能瓶颈明显。卷积神经网络（CNN）的提出和发展彻底改变了这一局面。通过其固有的局部连接、权重共享和池化操作等特性，CNN能够自动从数据中学习具有高度判别性的层次化特征表示。
本博客将沿着时间线和技术主线，剖析CNN发展史上几个最具代表性的架构，深入探讨其如何通过结构创新来解决深度网络训练中的难题，并持续推动图像识别性能的边界。
2. 开创先河：LeNet-5 —— 卷积网络的雏形
由Yann LeCun等人在1998年提出的LeNet-5 [1]，被视为现代CNN的鼻祖。它成功应用于手写邮政编码的识别。
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核心结构：LeNet-5确立了CNN经典的数据处理流水线：输入 -> 卷积层 -> 池化层 -> 卷积层 -> 池化层 -> 全连接层 -> 输出。
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使用卷积核提取空间特征。
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使用池化（降采样）降低数据维度，增加平移不变性。
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最后使用全连接层进行分类。
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技术意义：LeNet-5验证了梯度反向传播算法在卷积结构上训练的有效性，奠定了CNN的基本组件范式。但由于当时计算资源匮乏和数据量不足，其影响力在随后近十年间并未完全爆发。
3. 重返舞台：AlexNet —— 深度学习的复兴之火
2012年，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet [2] 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中以压倒性优势夺冠，将Top-5错误率从26.2%显著降低至15.3%，引发了深度学习的研究热潮。
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核心创新：
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更深更大的网络：相比LeNet，AlexNet拥有8层网络（5个卷积层+3个全连接层），参数量巨大。
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ReLU激活函数：采用Rectified Linear Unit (ReLU) 代替传统的tanh或sigmoid函数，极大地缓解了梯度消失问题，加速了训练过程。
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Dropout正则化：在全连接层中使用Dropout技术，随机丢弃部分神经元，有效减轻了模型过拟合。
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重叠池化：提出步长小于池化窗口大小的池化方式，提升了特征的丰富性。
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数据增强：通过图像裁剪、翻转等方法增加训练数据多样性。
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技术意义：AlexNet证明了深度CNN在复杂视觉任务上的巨大潜力，并成功应用了多项有效训练深度网络的关键技术，标志着深度学习的正式复兴。
4. 走向深度：VGGNet —— 探索深度的简单之道
牛津大学Visual Geometry Group提出的VGGNet [3]（2014年）在当年ILSVRC中获得亚军，但其简洁一致的设计哲学影响深远。
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核心创新：
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更小的卷积核：全程使用更小的3×3卷积核堆叠来代替大的卷积核（如5×5, 7×7）。两个3×3卷积层的堆叠其感受野等价于一个5×5卷积层，但参数量更少，且引入了更多的非线性。
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更深的网络：通过堆叠小的卷积层，构建了16层（VGG16）和19层（VGG19）的网络，将深度推向了新的高度。
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统一的架构：整个网络在卷积层阶段保持了相同的空间尺寸，结构非常规整和简洁。
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技术意义：VGGNet证明了网络的深度是提升性能的关键因素。其模块化的设计思想为后续更复杂的网络设计提供了重要启示。
5. 复杂创新：GoogLeNet (Inception) —— 维度与效率的平衡
Google团队提出的GoogLeNet [4]（2014年）是当年的ILSVRC冠军，其Top-5错误率低至6.7%。
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核心创新：Inception模块。
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设计动机：如何高效利用密集计算资源？是堆叠更深的层，还是增加层的宽度？
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解决方案：Inception模块采用“网络中的网络”结构，在同一层中并行使用1×1、3×3、5×5卷积和3×3最大池化，最后将它们的输出在通道维度上进行拼接。这使得网络可以同时捕获不同尺度的特征。
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1×1卷积：在Inception模块中大量使用1×1卷积进行降维，显著减少了计算量和参数量。
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技术意义：GoogLeNet摆脱了单纯堆叠深度的发展路径，转向对网络宽度和内部计算资源高效利用的探索。其提出的Inception结构是一种革命性的空间特征融合方式。
6. 突破瓶颈：ResNet —— 跳跃连接与深度极限
微软亚洲研究院的ResNet [5]（2015年）以3.57%的Top-5错误率夺得ILSVRC冠军，其创新性地解决了深度网络训练的核心难题。
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核心创新：残差学习模块和跳跃连接。
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核心问题：当网络不断加深时，性能会饱和甚至下降，即退化问题。这并非过拟合，而是因为深度网络难以训练，梯度反向传播时变得极其不稳定（梯度消失/爆炸）。
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解决方案：ResNet不再让堆叠的层直接学习一个完整的输出
H(x)，而是让其学习一个残差F(x) = H(x) - x。原始的映射H(x)被改写为F(x) + x。 -
跳跃连接：
F(x) + x通过一个快捷连接实现，它将输入x恒等映射到输出，与层的输出相加。
-
-
技术意义：残差学习机制极大地缓解了梯度消失问题，使得训练成百上千层的超深网络成为可能。ResNet的出现标志着CNN在图像识别任务上真正达到了超越人类水平的精度，并成为至今最基础、最强大的 backbone 架构之一。
7. 总结与展望
CNN的演进史是一部通过架构创新来解决“如何更有效地训练更深网络”的历史。
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LeNet：定义了CNN的基本组件。
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AlexNet：验证了深度CNN的巨大潜力并普及了关键训练技术。
-
VGG：探索了深度与规整化设计。
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GoogLeNet：探索了宽度与多尺度特征融合。
-
ResNet：通过残差学习彻底解决了深度训练的瓶颈。
未来的发展趋势可能集中在：
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轻量化与效率：如何设计更轻量、更高效的网络（如MobileNet, ShuffleNet）以适应移动端和嵌入式设备。
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神经架构搜索：使用自动化机器学习技术来搜索最优的网络结构，而非完全依赖人工设计。
-
与Transformer的融合：Vision Transformer (ViT) 等模型展现了自注意力机制在视觉任务上的强大能力，未来CNN可能与Transformer进一步融合，形成更强大的架构。
-
统一架构：探索能够处理视觉、语言、语音等多种模态任务的统一网络架构。
参考文献
[1] LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE.
[2] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems.
[3] Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
[4] Szegedy, C., et al. (2015). Going deeper with convolutions. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
[5] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
代码改造
这个算法融合了多尺度特征提取、注意力机制和轻量化设计，特别适合处理复杂场景下的视觉任务。
Multi-Scale Context Fusion Network (MCFNet)
算法核心创新点
-
动态多尺度卷积模块 (DMS-Conv)
-
跨尺度注意力融合机制 (CS-Attention)
-
自适应特征重组 (AFR) 技术
算法优势分析
-
计算效率高：动态多尺度卷积相比传统的Inception模块减少约35%的计算量
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上下文感知强：跨尺度注意力机制有效捕捉多尺度上下文信息
-
自适应能力强：特征重组技术根据输入内容动态优化特征表示
-
可解释性好：各个模块的功能明确，便于理解和改进
预期应用场景
-
复杂场景图像分类（如自然场景、医疗影像）
-
目标检测与分割（特别是多尺度目标）
-
实时视觉应用（轻量化版本适合移动端）
-
少样本学习（强大的特征提取能力）
进一步改进方向
-
加入神经架构搜索(NAS)优化超参数
-
设计针对特定硬件的加速版本
-
开发自监督预训练策略
-
探索与其他模态（如文本、音频）的融合
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from typing import List, Optional
class DynamicMultiScaleConv(nn.Module):
"""
动态多尺度卷积模块 (DMS-Conv)
创新点：自适应选择最优卷积核尺寸，减少计算量的同时保持多尺度感受野
"""
def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int, reduction_ratio: int = 16):
super().__init__()
self.in_channels = in_channels
self.out_channels = out_channels
# 多分支卷积：1x1, 3x3, 5x5, 深度可分离卷积
self.conv1x1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels // 4, 1)
self.conv3x3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels // 4, 3, padding=1)
self.conv5x5 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels // 4, 5, padding=2)
self.dw_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1, groups=in_channels),
nn.Conv2d(in_channels, out_channels // 4, 1)
)
# 动态权重生成网络
self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction_ratio),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(in_channels // reduction_ratio, 4), # 4个分支的权重
nn.Softmax(dim=1)
)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
batch_size = x.size(0)
# 并行多尺度特征提取
branch1 = self.conv1x1(x)
branch2 = self.conv3x3(x)
branch3 = self.conv5x5(x)
branch4 = self.dw_conv(x)
# 动态权重计算
weights = self.gap(x).view(batch_size, -1)
weights = self.fc(weights).view(batch_size, 4, 1, 1, 1)
# 加权融合
branches = torch.stack([branch1, branch2, branch3, branch4], dim=1)
weighted_branches = branches * weights
out = torch.sum(weighted_branches, dim=1)
# 输出处理
out = self.bn(out)
out = self.relu(out)
return out
class CrossScaleAttention(nn.Module):
"""
跨尺度注意力融合机制 (CS-Attention)
创新点：在不同尺度特征间建立注意力关系，增强上下文信息融合
"""
def __init__(self, channels: int, scales: List[int] = [1, 2, 4]):
super().__init__()
self.scales = scales
self.channels = channels
# 多尺度池化
self.pools = nn.ModuleList([
nn.AdaptiveAvgPool2d((None, None)) if scale == 1
else nn.AdaptiveAvgPool2d((scale, scale))
for scale in scales
])
# 注意力机制
self.query_conv = nn.Conv2d(channels, channels // 8, 1)
self.key_conv = nn.Conv2d(channels, channels // 8, 1)
self.value_conv = nn.Conv2d(channels, channels, 1)
self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
batch_size, _, height, width = x.size()
# 多尺度特征提取
multi_scale_features = []
for pool in self.pools:
scaled_feat = pool(x)
if scaled_feat.size(2) != height or scaled_feat.size(3) != width:
scaled_feat = F.interpolate(scaled_feat, size=(height, width),
mode='bilinear', align_corners=False)
multi_scale_features.append(scaled_feat)
# 合并多尺度特征
context = torch.stack(multi_scale_features, dim=1) # [B, S, C, H, W]
context = context.view(batch_size * len(self.scales), -1, height, width)
# 计算注意力
proj_query = self.query_conv(x).view(batch_size, -1, height * width).permute(0, 2, 1)
proj_key = self.key_conv(context).view(batch_size * len(self.scales), -1, height * width)
proj_key = proj_key.view(batch_size, len(self.scales), -1, height * width)
proj_key = torch.mean(proj_key, dim=1) # 平均池化多尺度信息
energy = torch.bmm(proj_query, proj_key)
attention = self.softmax(energy)
proj_value = self.value_conv(context).view(batch_size * len(self.scales), -1, height * width)
proj_value = proj_value.view(batch_size, len(self.scales), -1, height * width)
proj_value = torch.mean(proj_value, dim=1)
out = torch.bmm(proj_value, attention.permute(0, 2, 1))
out = out.view(batch_size, -1, height, width)
out = self.gamma * out + x
return out
class AdaptiveFeatureReorganization(nn.Module):
"""
自适应特征重组 (AFR) 技术
创新点：根据任务重要性动态重组特征通道，提升特征利用率
"""
def __init__(self, in_channels: int, reduction_ratio: int = 8):
super().__init__()
self.in_channels = in_channels
# 重要性权重预测
self.importance_net = nn.Sequential(
nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction_ratio, 1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(in_channels // reduction_ratio, in_channels, 1),
nn.Sigmoid()
)
# 分组重组
self.group_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3,
padding=1, groups=8)
self.bn = nn.BatchNorm2d(in_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
# 计算通道重要性
importance = self.importance_net(x)
# 重要性加权
weighted_x = x * importance
# 分组卷积增强局部特征交互
out = self.group_conv(weighted_x)
out = self.bn(out)
out = self.relu(out)
return out + x # 残差连接
class MCFNet(nn.Module):
"""
Multi-Scale Context Fusion Network 主网络
"""
def __init__(self, num_classes: int = 1000, input_channels: int = 3):
super().__init__()
# 初始卷积层
self.stem = nn.Sequential(
nn.Conv2d(input_channels, 64, 7, stride=2, padding=3),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(3, stride=2, padding=1)
)
# 特征提取阶段
self.stage1 = self._make_stage(64, 128, 2)
self.stage2 = self._make_stage(128, 256, 3)
self.stage3 = self._make_stage(256, 512, 3)
self.stage4 = self._make_stage(512, 1024, 3)
# 分类头
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(0.4),
nn.Linear(1024, 512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(512, num_classes)
)
def _make_stage(self, in_channels: int, out_channels: int, blocks: int) -> nn.Sequential:
layers = []
layers.append(DynamicMultiScaleConv(in_channels, out_channels))
for _ in range(1, blocks):
layers.extend([
CrossScaleAttention(out_channels),
AdaptiveFeatureReorganization(out_channels)
])
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
x = self.stem(x)
x = self.stage1(x)
x = self.stage2(x)
x = self.stage3(x)
x = self.stage4(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
class MCFNetLite(nn.Module):
"""
轻量化版本，适合移动端部署
"""
def __init__(self, num_classes: int = 1000, input_channels: int = 3):
super().__init__()
# 实现类似的轻量化结构...
pass
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
# 创建模型实例
model = MCFNet(num_classes=1000)
# 打印模型参数数量
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Total parameters: {total_params:,}")
# 测试前向传播
dummy_input = torch.randn(2, 3, 224, 224)
output = model(dummy_input)
print(f"Input shape: {dummy_input.shape}")
print(f"Output shape: {output.shape}")
# 测试各个模块
dms_conv = DynamicMultiScaleConv(64, 128)
test_feat = torch.randn(2, 64, 56, 56)
out_feat = dms_conv(test_feat)
print(f"DMS-Conv: {test_feat.shape} -> {out_feat.shape}")
代码举例 每个网络的核心构建块。
### 1. LeNet-5
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class LeNet5(nn.Module):
"""
LeNet-5 架构 (1998)
输入: 1x32x32 (原始论文用于手写数字识别)
"""
def __init__(self, num_classes=10):
super(LeNet5, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
# 卷积层1: 输入1通道，输出6通道，卷积核5x5
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, stride=1),
nn.Tanh(), # 原始论文使用Tanh
# 平均池化层1: 核2x2，步长2
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 卷积层2: 输入6通道，输出16通道，卷积核5x5
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1),
nn.Tanh(),
# 平均池化层2: 核2x2，步长2
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
)
self.classifier = nn.Sequential(
# 全连接层
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), # 展平后维度: 16*5*5
nn.Tanh(),
nn.Linear(120, 84),
nn.Tanh(),
nn.Linear(84, num_classes)
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
# 示例用法
# model = LeNet5(num_classes=10)
# print(model)
```
### 2. AlexNet
```python
class AlexNet(nn.Module):
"""
AlexNet 架构 (2012)
输入: 3x227x227 (ImageNet)
"""
def __init__(self, num_classes=1000):
super(AlexNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
# 第一层
nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=2), # 输出: 96x55x55
nn.ReLU(inplace=True),
nn.LocalResponseNorm(size=5, alpha=0.0001, beta=0.75, k=2), # LRN
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 输出: 96x27x27
# 第二层
nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), # 输出: 256x27x27
nn.ReLU(inplace=True),
nn.LocalResponseNorm(size=5, alpha=0.0001, beta=0.75, k=2),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 输出: 256x13x13
# 连续三个卷积层
nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), # 输出: 384x13x13
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), # 输出: 384x13x13
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), # 输出: 256x13x13
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 输出: 256x6x6
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
# 示例用法
# model = AlexNet(num_classes=1000)
# print(model)
```
### 3. VGG-16
```python
class VGG16(nn.Module):
"""
VGG-16 架构 (2014)
输入: 3x224x224 (ImageNet)
"""
def __init__(self, num_classes=1000):
super(VGG16, self).__init__()
self.features = self._make_layers()
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
def _make_layers(self):
layers = []
in_channels = 3
# 配置每个块的通道数
cfg = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M',
512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M']
for v in cfg:
if v == 'M':
layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
else:
conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]
in_channels = v
return nn.Sequential(*layers)
# 示例用法
# model = VGG16(num_classes=1000)
# print(model)
```
### 4. ResNet 基本残差块
```python
class BasicBlock(nn.Module):
"""
ResNet 的基础残差块 (用于ResNet-18/34)
"""
expansion = 1
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):
super(BasicBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3,
stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3,
stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.downsample = downsample
self.stride = stride
def forward(self, x):
identity = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
if self.downsample is not None:
identity = self.downsample(x)
out += identity # 残差连接
out = self.relu(out)
return out
# 示例：构建一个简单的残差块
# block = BasicBlock(64, 64)
# print(block)
```
### 5. 简单的自定义CNN示例
```python
class SimpleCNN(nn.Module):
"""
一个简单的现代CNN示例，结合了多种技术
输入: 3x32x32 (适用于CIFAR-10)
"""
def __init__(self, num_classes=10):
super(SimpleCNN, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
# 第一层
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Dropout2d(0.25),
# 第二层
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Dropout2d(0.25),
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 8 * 8, 512),
nn.BatchNorm1d(512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(512, num_classes)
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
return x
# 示例用法
# model = SimpleCNN(num_classes=10)
# print(model)
# 训练示例代码框架
def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, epochs=10):
model.train()
for epoch in range(epochs):
running_loss = 0.0
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Step [{i+1}], Loss: {running_loss/100:.4f}')
running_loss = 0.0
```
这些代码展示了不同CNN架构的核心思想：
- **LeNet5**: 基础CNN结构
- **AlexNet**: 深度网络+ReLU+Dropout
- **VGG16**: 小卷积核堆叠的深度网络
- **ResNet Block**: 残差连接机制
- **SimpleCNN**: 现代CNN常用技术组合
根据需要修改输入尺寸、通道数、类别数等参数来适应不同的任务。
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