默认为 1,用于实现深度可分离卷积等操作。 nn.AvgPool2d 是 PyTorch 中的一个模块,它代表了一个 2D 平均池化层(Average Pooling Layer),用于对输入数据进行池化操作。池化是一种降低数据维度的方法,通常用于减少卷积神经网络(CNN)中的参数数量和计算量,同时使特征检测更加鲁棒。 nn.AvgPool2d 的关键参数: kernel...
为了简便起见，我这里先做一些标号的定义：我们假设输入第i个特征图的各个像素值为x1i，x2i……x25i，因为每个特征图有25个像素。因此第I个特征图经过55的图片卷积后，得到的卷积结果图片的像素值Pi可以表示成：这个是卷积公式因此对于上面的P1~P6的计算方法，这个就是直接根据公式。然后我们把P1~P6相加起来，也...
在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别。训练数据采用经典的MNIST数据集。本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备、定义网络、定义损失函数、训练、测试等完整...
最后,笔者还会介绍卷积神经网络的入门级网络结构LeNet5,我们也将会通过LeNet5这个网络来完成fashion mnist数据集的分类任务。 2 API接口介绍 在Pytorch中,对于网络中的一些基本功能函数(例如:卷积、池化、激活函数等)都被放在了torch.nn.functional这个模块中。因此,为了方便后续的使用,按惯例我们都会以import torch.nn...
LeNET-5模型如下图: 模型中输入图片的大小为32x32,由于自身数据集的大小为784,即一张图片大小为28x28。所以稍微有所不同。数据集外网下载可能比较慢,将在文章最...
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在这篇博客中，我们将利⽤著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5，并且利⽤它实现⼿写体字母的识别。训练数据采⽤经典的MNIST数据集。本⽂主要分为两个部分，⼀是如何使⽤PyTorch实现LeNet模型，⼆是实现数据准备、定义⽹络、定义损失函数、训练、测试等完整流程。⼀、LeNet模型定义 LeNet是识别⼿写...
LeNet5解决了利用全连接层提取图像特征时所存在的问题，如信息丢失、模型参数冗余等。该模型由2个卷积层和3个全连接层组成，参数量约为[公式]。通过多次卷积和池化组合，LeNet5在实际问题中表现良好，后续出现了更深层次的卷积网络模型。接下来，我们将通过PyTorch框架快速实现LeNet5模型。实现LeNet5模型...
在Pytorch中,对于网络中的一些基本功能函数(例如:卷积、池化、激活函数等)都被放在了torch.nn.functional这个模块中。因此,为了方便后续的使用,按惯例我们都会以import torch.nn.functional as F的方式来导入各类基本功能函数,然后以F.的方式来进行调用。
基于Pytorch复现LeNet-5在MNIST数据集的实现 本文使用Pytorch构建了经典的LeNet-5网络,数据集为MNIST数据集,并提供了一个预训练模型与结果。 MNIST数据集是一个非常经典的手写体数字识别数据集。 同时本文也提供了一个下载、解压、重构原始数据集的自动化脚本,便于自行体验模型训练过程。 LeNet-5简介 LeNet-5是Yann...