LeNet-5 是由 Yann LeCun提出的卷积神经网络，在论文《Gradient-Based Learning Applied To Document Recognition》中可以看到 LeNet-5 网络模型的结构，如下图所示： 通过上图可以看到，从左至右网络各个层顺序连接： 输入层 ：图片大小 32×32 卷积层1 ：输入通道 1，输出通道 6，卷积核大小 5×5，步长 1 池化层 ：输入通道 6，输出通道 6，过滤器大小 2×2，步长 2 卷积层2 ：输入通道 6，输出通道 16，卷积核大小 5×5， 步长 1 池化层2 ：输入通道 16，输出通道 16，过滤器大小 2×2，步长 2 全连接层1：节点数 120 全连接层2：节点数 84 全连接层3：节点数 10 我们只需要准备好数据集，并基于上图连接结构，使用 PyTorch 搭建 CNN 网络的结构并进行训练和使用。 实现 LeNet-5 模型 基本环境配置如下： Python：3.11.3 PyTorch：2.0.1（torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2） 1 准备数据集 使用经典的手写数字数据集 MNIST，可以直接通过 PyTorch 的 datasets.MNIST 下载并准备数据： import torch from to
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经典的卷积神经网络
这里，我们主要简单介绍在卷积神经网络发展过程中，一些经常用的改进模型，主要包括 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、ZFNet 这 7 个模型。本文不会非常深入讲解各个 CNN 模型，而是希望能够快速了解到各个模型起源，基本结构是什么样子，以及其它模型相比有什么明显的不同。 LeNet-5 LeNet-5 是第一个由 Yann LeCun 提出的卷积神经网络，它也是最基础的一个卷积神经网络，网络结构可以参考论文《Gradient-Based Learning Applied To Document Recognition》，如下图所示： LeNet-5 是一个 8 层 CNN 网络（包含输入层），其中包含卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性，卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。当卷积层块的输出传入全连接层块时，全连接层块会将小批量中每个样本变平（Flatten）。 AlexNet AexNet 模型的名字来源于论文第一作者 Alex Krizhevsky 的名字，使用了 8 层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了 ImageNet 2012 图