LeNet入门和Pytorch实现

1. LeNet简介

LeNet是一系列网络的合称,包括LeNet1-LeNet5,是卷积神经网络的开山之作。

文献:LeCun Y, Boser B, Denker J, et al. Handwritten digit recognition with a back-propagation network[J]. Advances in neural information processing systems, 1989, 2.

文献:LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.

2018 年,LeCun因深度学习的研究贡献,与 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 共同获得了计算机科学最高荣誉图灵奖。

2. LeNet 网络结构

参考:

【深度学习】LeNet网络架构_lenet架构-CSDN博客

LeNet讲解+代码实现,训练MNIST数据集(Pytorch)_使用lenet训练mnist-CSDN博客

深度学习经典网络解析图像分类篇(一):LeNet-5_分类神经网络lenet-CSDN博客

7层神经网络,包括3个卷积层,2个池化层,1个全连接层,1个输出层。其中所有卷积层的卷积核大小都为5*5,步长=1,池化方法为平均池化,激活函数为 Sigmoid(目前使用的Lenet已改为ReLu)。

LeNet-5 网络结构详细解释看这篇,非常详细,我把它截图贴一下,方便查阅。

深度学习经典网络解析图像分类篇(一):LeNet-5_分类神经网络lenet-CSDN博客

下面都是截图截图截图截图截图

公式为: output_size = (input_size - kernel_size + 1),即 (32 - 5 + 1) = 28。

3. 代码实现

  • model.py:定义LeNet网络模型
  • train.py:加载数据集并训练,计算loss和accuracy,保存训练好的网络参数
  • predict.py:用自己的数据集进行分类测试

未完待续

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