文件名称:
LeNet-pytorch-FashionMNIST分类识别
开发工具:
文件大小: 129kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：LeNetLeNet模型构造读入数据和数据预览定义device定义网络计算准确率训练测试局限
LeNet
1、使用全连接层的局限性：
图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。
2、使用卷积层的优势：
卷积层保留输入形状。卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。
LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分
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
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