用pytorch实现cnn正则化的代码
时间: 2023-11-11 16:07:46 浏览: 49
下面是用PyTorch实现CNN正则化的代码示例:
```python
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.pool2(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们使用了BatchNormalization层来实现正则化。在每个卷积层之后都添加了一个BatchNormalization层。这个模型还包括了一个线性层,用于将卷积层的输出转换为最终的输出。
需要注意的是,在使用BatchNormalization层时,我们需要在模型的初始化过程中进行一些额外的设置。具体来说,我们需要在BatchNormalization层之前添加一个卷积层,并将其权重和偏差初始化为1和0,以确保模型在训练时能够收敛。