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LeNet卷积神经网络

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  • 简介
  • conv2d
  • 网络层的结构

简介

它是最早发布的卷积神经网络之一

在这里插入图片描述

conv2d

这个卷积成的参数先进行介绍一下:

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=10, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

先看一下in_channels 输入的通道数,out_channels输出通道数,然后彩色图片一般是3的通道数,kernel_size:是进行卷积的矩阵长和宽,stride 是走的步长, padding 是原图片当中填充的的长和宽,
他们的关系:其实这个in_channels,out_channels,就是你这一层需要的通道数,和自己输出的通道数,和 kernel_size, stride, padding 没有直接关系,而kernel_size, stride, padding 是修改的图片的高宽,是用来获取图片特征很有用的参数

网络层的结构

我们对原始模型做了一点小改动,去掉了最后一层的高斯激活。除此之外,这个网络与最初的LeNet-5一致。

net = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),nn.Linear(84, 10))

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