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1. 基本架构

• 特征抽取模块
• 可学习的分类器模块

2. LeNet 5

• LeNet 5: 5 表示的是5个核心层，2个卷积层，3个全连接层.
• 核心权重层：卷积层、全连接层、循环层，Batchnorm / Dropout 这些都属于附属层。
• Convolutions, 32×32 → 28×28：卷积过后，图像像素损失了4个，是因为 kernal_size是5×5. 那个年代是不补零的。
• Subsampling: 亚采样，也叫池化层，池化一次，图像大小缩小一般，层数不变。
• 卷积负责把图像层数变得越来越多，池化负责把图像变得越来越小。最后使用全连接，输出类别。

3. LeNet 5 代码

import torch
from torch import nnclass ConvBlock(nn.Module):"""一层卷积：- 卷积层- 批规范化层- 激活层"""def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,kernel_size=kernel_size, stride=stride,padding=padding)self.bn = nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels)self.relu = nn.ReLU()def forward(self, x):x = self.conv(x)x = self.bn(x)x = self.relu(x)return xclass LeNet(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()# 1, 特征抽取部分self.feature_extractor = nn.Sequential(# 卷积层1ConvBlock(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5,stride=1,padding=0),# 亚采样（池化）nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0),# 卷积层2ConvBlock(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5,stride=1,padding=0),# 亚采样（池化）nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0),)# 2, 分类self.classifier = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(in_features=400, out_features=120),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=120, out_features=84),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=84, out_features=10))def forward(self, x):# 1, 提取特征x = self.feature_extractor(x)# 2， 分类输出x = self.classifier(x)return xif __name__ == "__main__":model = LeNet()print(model)x = torch.randn(1, 1, 32, 32)y = model(x)print(y.shape)