LeNet卷积神经网络

文章目录

简介

它是最早发布的卷积神经网络之一

conv2d

这个卷积成的参数先进行介绍一下:

python 复制代码
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。

python 复制代码
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))
相关推荐
余生H8 分钟前
transformer.js(三):底层架构及性能优化指南
javascript·深度学习·架构·transformer
罗小罗同学36 分钟前
医工交叉入门书籍分享:Transformer模型在机器学习领域的应用|个人观点·24-11-22
深度学习·机器学习·transformer
孤独且没人爱的纸鹤39 分钟前
【深度学习】:从人工神经网络的基础原理到循环神经网络的先进技术,跨越智能算法的关键发展阶段及其未来趋势,探索技术进步与应用挑战
人工智能·python·深度学习·机器学习·ai
阿_旭41 分钟前
TensorFlow构建CNN卷积神经网络模型的基本步骤:数据处理、模型构建、模型训练
人工智能·深度学习·cnn·tensorflow
羊小猪~~42 分钟前
tensorflow案例7--数据增强与测试集, 训练集, 验证集的构建
人工智能·python·深度学习·机器学习·cnn·tensorflow·neo4j
极客代码1 小时前
【Python TensorFlow】进阶指南(续篇三)
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
Seeklike1 小时前
11.22 深度学习-pytorch自动微分
人工智能·pytorch·深度学习
YRr YRr1 小时前
如何使用 PyTorch 实现图像分类数据集的加载和处理
pytorch·深度学习·分类
不去幼儿园3 小时前
【MARL】深入理解多智能体近端策略优化(MAPPO)算法与调参
人工智能·python·算法·机器学习·强化学习
无脑敲代码,bug漫天飞4 小时前
COR 损失函数
人工智能·机器学习