2. 卷积神经网络无法绕开的神——LeNet

卷积神经网络无法绕开的大神——LeNet

1. 基本架构

在这里插入图片描述

  • 特征抽取模块
  • 可学习的分类器模块

2. LeNet 5

在这里插入图片描述

  • LeNet 5: 5 表示的是5个核心层,2个卷积层,3个全连接层.
  • 核心权重层:卷积层、全连接层、循环层,Batchnorm / Dropout 这些都属于附属层。
  • Convolutions, 32×32 → 28×28:卷积过后,图像像素损失了4个,是因为 kernal_size是5×5. 那个年代是不补零的。
  • Subsampling: 亚采样,也叫池化层,池化一次,图像大小缩小一般,层数不变。
  • 卷积负责把图像层数变得越来越多,池化负责把图像变得越来越小。最后使用全连接,输出类别。

3. LeNet 5 代码

import torch
from torch import nn


class ConvBlock(nn.Module):
    """
        一层卷积:
            - 卷积层
            - 批规范化层
            - 激活层
    """
    def __init__(self, in_channels, out_channels, 
                 kernel_size=3, stride=1, padding=1):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d
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