LeNet.md

它是最早发布的[[卷积神经网络(CNN)]]之一。 总体来看LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：

• 卷积编码器：由两个卷积层组成
• 全连接层密集块：由三个全连接层组成

每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层。

LeNet代码

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

net = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))