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#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: liualex @contact: liualex1109@163.com @software: pycharm @file: main.py @time: 2019/8/16 16:21 @desc: ''' import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.utils.data.dataloader as dataloader import pdb import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" transform = transforms.Compose( [ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomGrayscale(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ] ) train_set = torchvision.datasets.CIFAR10( root=".

4.1 LeNet-5 4.1.1 模型介绍 ​LeNet-5是由$LeCun$ 提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）$^{[1]}$，其命名来源于作者$LeCun$的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeNet-4和LeNet-1鲜为人知。LeNet-5阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取，同时使用卷积、下采样（池化）和非线性映射这样的组合结构，是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。 4.1.2 模型结构 ​ 图4.1 LeNet-5网络结构图 ​ 如图4.1所示，LeNet-5一共包含7层（输入层不作为网络结构），分别由2个卷积层、2个下采样层和3个连接层组成，网络的参数配置如表4.1所示，其中下采样层和全连接层的核尺寸分别代表采样范围和连接矩阵的尺寸（如卷积核尺寸中的$“5\times5\times1/1,6”$表示核大小为$5\times5\times1$、步长为$1​$且核个数为6的卷积核）。 ​ 表4.1 LeNet-5网络参数配置 | 网络层 | 输入尺寸 | 核尺寸 | 输出尺寸 | 可训练参数量 | | :-------------: | :------------------: | :----------------------