文件名称:
动手学深度学习(PyTorch实现)(七)–LeNet模型
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文件大小: 196kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：LeNet模型1. LeNet模型2. PyTorch实现2.1 模型实现2.2 获取数据与训练
1. LeNet模型
LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。
卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的平均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。在卷积层块中，每个卷积层都使用5×55 \times 55×5的窗口，并在输出上使用sigmoid激活函数。第一个卷积层输出通道数为6，第二个卷积层输出通道数则增加到16。
全连接层块含3个全连接层。它们的输出个数分别
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