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LeNet-pytorch-FashionMNIST分类识别
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更新于2023-03-03
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LeNetLeNet模型构造读入数据和数据预览定义device定义网络计算准确率训练测试局限 LeNet 1、使用全连接层的局限性: 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易导致模型过大。 2、使用卷积层的优势: 卷积层保留输入形状。卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算,从而避免参数尺寸过大。 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层:卷积层用来识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。 卷积层块由两个这
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LeNet-pytorch-FashionMNIST分类识别分类识别
LeNetLeNet模型构造读入数据和数据预览定义device定义网络计算准确率训练测试局限
LeNet
1、使用全连接层的局限性:
图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容
易导致模型过大。
2、使用卷积层的优势:
卷积层保留输入形状。卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算,从而避免参数尺寸过大。
LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分
卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层卷积层后接平均池化层:卷积层卷积层用来识别图像里的空间模式识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后的平均池化层平均池化层则用来降降
低卷积层对位置的敏感性。低卷积层对位置的敏感性。
卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中,每个卷积层都使用 5×5 的窗口,并在输出上使用sigmoid激活函数激活函数。第
一个卷积层输出通道数为6,第二个卷积层输出通道数则增加到16。
全连接层块含3个全连接层。它们的输出个数分别是120、84和10,其中10为输出的类别个数。
可以看到,在卷积层块中输入的高和宽在逐层减小。卷积层由于使用高和宽均为5的卷积核,从而将高和宽分别减小4,而池化层则将高
和宽减半,但通道数则从1增加到16。全连接层则逐层减少输出个数,直到变成图像的类别数10。
模型构造模型构造
读入数据和数据预览读入数据和数据预览
batch_size = 256
train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(
batch_size=batch_size, root='../data')
print(len(train_iter))
#数据展示
import matplotlib.pyplot as plt
def show_fashion_mnist(images, labels):
use_svg_display()
# 这里的_表示我们忽略(不使用)的变量
_, figs = plt.subplots(1, len(images), figsize=(12, 12))
for f, img, lbl in zip(figs, images, labels):
f.imshow(img.view((28, 28)).numpy())
f.set_title(lbl)
f.axes.get_xaxis().set_visible(False)
f.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
定义定义device
def try_gpu():
"""If GPU is available, return torch.device as cuda:0; else return torch.device as cpu."""
weixin_38572979
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