这篇文章主要介绍“什么是卷积神经网络LeNet”，在日常操作中，相信很多人在什么是卷积神经网络LeNet问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”什么是卷积神经网络LeNet”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

目录

• LeNet

• 模型训练

在本节中，我们将介绍LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别手写数字。当时，LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。LeNet被广泛用于自动取款机中，帮助识别处理支票的数字。

LeNet

总体来看，LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：

• 卷积编码器： 由两个卷积层组成

• 全连接层密集快： 由三个全连接层组成

每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均池化层。这里，虽然ReLU和最大池化层更有效，但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用 5 × 5 5\times5 5×5卷积核和一个sigmoid激活函数。这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量。第一卷积层有6个输出通道，而第二个卷积层有16个输出通道。每个 2 × 2 2\times2 2×2池操作通过空间下采样将维数减少4倍。

为了将卷积块中的输出传递给稠密块，我们必须在小批量中战平每个样本。LeNet的稠密快有三个全连接层，分别有120、84和10个输出。因为我们仍在执行分类，所以输出层的10维对应于最后输出结果的数量。

通过下面的LeNet代码，我们会相信深度学习框架实现此类模型非常简单。我们只需要实例化一个Sequential块并将需要的层连接在一起。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

class Reshape(torch.nn.Module):
	def forward(self, x):
		return x.view(-1, 1, 28, 28)

net = torch.nn.Sequential(
	Reshape(),
	nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(),
	nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
	nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(),
	nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
	nn.Flatten(),
	nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
	nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
	nn.Linear(84, 10)
)

我们对原始模型做了一点小改动，去掉了最后一层的高斯激活。除此之外，这个网络与最初的LeNet-5一致。下面，我们将一个大小为 28 × 28 28\times28 28×28的单通道（黑白）图像通过LeNet。通过在每一层打印输出的形状，我们可以检查模型，以确保其操作与我们期望的下图一致。

X = torch.rand(size=(1, 1, 28, 28), dtype=torch.float32)
for layer in net:
	X = layer(X)
	print(layer.__class__.__name__, 'output shape: \t', X.shape)

Reshape output shape: torch.Size([1, 1, 28, 28])
Conv2d output shape: torch.Size([1, 6, 28, 28])
Sigmoid output shape: torch.Size([1, 6, 28, 28])
AvgPool2d output shape: torch.Size([1, 6, 14, 14])
Conv2d output shape: torch.Size([1, 16, 10, 10])
Sigmoid output shape: torch.Size([1, 16, 10, 10])
AvgPool2d output shape: torch.Size([1, 16, 5, 5])
Flatten output shape: torch.Size([1, 400])
Linear output shape: torch.Size([1, 120])
Sigmoid output shape: torch.Size([1, 120])
Linear output shape: torch.Size([1, 84])
Sigmoid output shape: torch.Size([1, 84])
Linear output shape: torch.Size([1, 10])

请注意，在整个卷积块中，与上一层相比，每一层特征的高度和宽度都减小了。第一个卷积层使用2个像素的填充，来补偿 5 × 5 卷积核导致的特征减少。相反，第二个卷积层没有填充，因此高度和宽度都减少了4个像素。随着层叠的上升，通道的数量从输入时的1个，增加到第一个卷积层之后的6个，再到第二个卷积层之后的16个。同时，每个汇聚层的高度和宽度都减半。最后，每个全连接层减少维度，最终输出一个维数与结果分类数相匹配的输出。

模型训练

现在我们已经实现了LeNet，让我们看看LeNet在Fashion-MNIST数据集上的表现。

batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size = batch_size)

虽然卷积神经网络的参数较少，但与深度的多层感知机相比，它们的计算成本仍然很高，因为每个参数都参与更多的乘法。
如果我们有机会使用GPU，可以用它加快训练。