LeNet5.zip

LeNet5是一个经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，由Yann LeCun等人在1998年提出，主要用于手写数字识别任务，尤其是在MNIST数据集上的应用。该模型是现代深度学习领域的先驱之一，为后续的CNN设计提供了重要的灵感。 LeNet5的核心结构包括以下几个部分： 1. **输入层**：MNIST数据集包含28x28像素的灰度图像，因此LeNet5的输入层直接接收这些尺寸的图像。每个像素值介于0和1之间，表示图像亮度。 2. **卷积层**：LeNet5使用了两个卷积层（Convolutional Layers）。第一层通常包含6个卷积核，大小为5x5，步长为1，用于检测图像中的局部特征。第二层有16个卷积核，同样大小为5x5，步长为1，用于进一步提取更复杂的特征。 3. **池化层**（Pooling Layers）：在每个卷积层之后，LeNet5引入了平均池化或最大池化，以降低空间维度，减少计算量并防止过拟合。通常使用2x2的池化窗口，步长为2。 4. **全连接层**（Fully Connected Layers）：卷积层后的特征图被展平成一维向量，然后通过全连接层进行分类。LeNet5有两层全连接层，第一层包含120个节点，第二层有84个节点。 5. **输出层**：最后一层是输出层，对于MNIST任务，有10个节点对应0-9的10个数字类别。 在PyTorch中实现LeNet5，可以使用`nn.Module`来定义网络结构。我们需要定义卷积层、池化层和全连接层，然后在`forward`函数中定义前向传播的过程。训练过程中，可以使用交叉熵损失函数和优化器如SGD（随机梯度下降）进行模型的训练。 ```python import torch.nn as nn class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 输入通道1，输出通道6，卷积核5x5 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 池化层 self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # 输入通道6，输出通道16，卷积核5x5 self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) # 全连接层1 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) # 全连接层2 self.fc3 = nn.Linear(84, 10) # 输出层 def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = F.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) # 展平特征图 x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 这个模型在MNIST数据集上通常能达到高精度，展示了CNN在图像识别任务上的强大能力。随着深度学习的发展，LeNet5的结构已经被更复杂、更高效的模型（如AlexNet、VGG、ResNet等）所超越，但它的设计理念和基本组件仍然是现代CNN的基础。理解LeNet5有助于我们更好地理解和构建更先进的深度学习模型。