LeNet深度解析：卷积神经网络进阶的5种模型

在《动手学习深度学习》的系列教程中，章节2专门深入探讨了卷积神经网络（CNN）的进阶知识，特别是针对LeNet、AlexNet、VGG、NiN和GooLeNet这五种经典的CNN模型。本节重点关注了LeNet模型，它是CNN早期应用的一个里程碑，用于手写数字识别。 LeNet的设计旨在解决传统全连接层在处理图像数据时的局限性。全连接层的问题在于它不保留输入图像的空间结构，导致相邻像素在向量中距离较远，模型可能难以识别出这些像素之间的模式。此外，当输入图像尺寸较大时，全连接层会显著增加模型的参数数量，导致过大的模型规模和计算复杂度。 相比之下，卷积层的优势在于其局部连接和权重共享特性。卷积层通过固定大小的卷积核（如LeNet中的5*5）在输入上进行滑动计算，这样不仅保留了原始图像的尺寸，还能有效地减少参数数量。它通过检测图像的局部特征，如边缘、纹理等，使得模型对位置变化有较高的鲁棒性。在LeNet中，卷积层后面通常跟有激活函数（如sigmoid）和池化层（如平均池化），前者增强非线性表达，后者进一步减小数据维度并提高模型效率。 LeNet的结构主要由两部分组成：卷积层块和全连接层块。卷积层块包含一个基础单元，由卷积层、激活函数和池化层交替组成，用于提取和抽象图像特征。全连接层块则负责将卷积层的高维输出转换为分类决策，通过三个全连接层逐级减少节点数，最后输出层的10个节点对应于10个类别。 在实现LeNet时，作者利用了PyTorch库中的Sequential类，先定义了展平和重塑操作，然后构建了卷积层、Sigmoid激活和平均池化层，确保了模型的结构清晰。这些步骤展示了如何将理论知识转化为实际代码，以便于理解和实践。 LeNet作为早期CNN模型的代表，展示了卷积层在图像处理中的核心作用，并为后续更复杂的CNN架构奠定了基础。通过学习LeNet及其工作原理，读者可以深入理解CNN如何处理空间信息，以及如何设计和优化卷积神经网络结构。后续章节可能会探讨其他模型如何在LeNet的基础上进行改进和扩展，以适应更广泛的计算机视觉任务。