24、卷积神经网络的模型设计：宽度、正则化与深度

卷积神经网络的模型设计：宽度、正则化与深度

1. 增加内存容量：宽度

在设计前馈架构的模型时，有几个维度值得我们探索，其中之一就是网络的宽度，即每层的神经元数量或卷积层的通道数。在 PyTorch 中，我们可以很容易地增加模型的宽度。只需要在第一个卷积层中指定更多的输出通道，并相应地增加后续层的参数，同时注意修改前向传播函数以适应全连接层输入向量长度的变化。

以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class NetWidth(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 8 * 8, 32)
        self.fc2 = nn.Linear(32, 2)

    def forward(self, x):
        out = F.max_pool2d(torch.tanh(self.conv1(x)), 2)
        out = F.max_pool2d(torch.tanh(self.conv2(out)), 2)
        out = out.view(-1,