设计一个五层卷积神经网络用于人脸表情识别,要求输入图像尺寸为64*64*3,考虑喜怒哀乐四种表情,三个卷积层和两个全连接层,每个卷积层后接一个池化层,画出网络结构图并参考lenet的网络结构和代码写出PyTorch代码
时间: 2023-07-15 15:11:02 浏览: 61
网络结构图如下所示:
![CNN for Facial Expression Recognition](https://i.imgur.com/kYH2H9Q.png)
该CNN网络包括三个卷积层,每个卷积层后接一个池化层,以及两个全连接层。其中,每个卷积层使用ReLU激活函数,每个池化层使用最大池化操作,第一个全连接层使用ReLU激活函数,最后一个全连接层使用softmax激活函数。
参考LeNet的网络结构,我们可以使用PyTorch实现该网络,代码如下所示:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 4)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.pool1(x)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = self.pool2(x)
x = F.relu(self.conv3(x))
x = x.view(-1, 32 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.softmax(x, dim=1)
```
其中,`self.conv1`、`self.pool1`、`self.conv2`、`self.pool2`、`self.conv3`分别表示网络的三个卷积层和两个池化层,`self.fc1`和`self.fc2`表示两个全连接层。在`forward`函数中,我们按照网络结构图依次对输入进行卷积、池化、全连接操作,并最终使用softmax激活函数输出四种表情的概率分布。