fnn改cnn核心代码
时间: 2024-09-06 14:02:22 浏览: 19
FNN(全连接神经网络)改写为CNN(卷积神经网络)的核心代码改动主要体现在网络结构的设计上。在全连接网络中,每个神经元与上一层的所有神经元相连,而在卷积神经网络中,卷积层通过卷积核的方式提取特征,每个卷积核只与输入数据的一部分相连,这大大减少了参数数量和计算量。
以下是一个简化的例子,展示如何将全连接层改为卷积层的核心代码。这里假设我们使用的是Python语言和PyTorch框架:
1. 全连接层代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class FNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(FNN, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(in_features=784, out_features=128) # 假设有784个输入特征和128个隐藏层神经元
def forward(self, x):
x = self.fc(x) # 全连接层
return x
```
2. 卷积层代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 卷积层,假设输入图像是单通道的,输出32个卷积核的特征图
def forward(self, x):
x = self.conv(x) # 卷积层
# 通常在卷积层后面会跟有激活函数、池化层、全连接层等操作
return x
```
在这个简化的例子中,我们可以看到:
- 对于FNN,我们定义了一个`nn.Linear`全连接层。
- 对于CNN,我们定义了一个`nn.Conv2d`卷积层,`in_channels`参数指定了输入通道数,`out_channels`参数指定了卷积核的数量,`kernel_size`定义了卷积核的大小,`stride`定义了卷积核移动的步长,`padding`定义了边缘填充的大小。
需要注意的是,这只是从FNN到CNN改动的一个核心部分,实际的网络设计通常会更加复杂,可能包含多个卷积层、池化层、激活函数以及全连接层等。