pytorch-16 复现经典网络，LeNet5与AlexNet，PyTorch复现经典网络，LeNet5与AlexNet实践指南

摘要：本文介绍了使用PyTorch框架复现经典网络的过程，主要聚焦于LeNet5和AlexNet两个网络。通过详细解析网络结构、参数设置和训练过程，展示了如何利用PyTorch实现经典网络的复现，并深入探讨了这两个网络的特性和优劣。对于深度学习爱好者或研究人员来说，本文提供了有价值的参考和实践指导。

相关概念

对于数据表示（10,3,227,227），这表示有10张3通道的图像，每张图像的大小（特征数）为227x227。

通道数：卷积和输出通道数的数量。

特征数：特征图的大小。

步长（stride）和填充（padding）：用于线性减小特征图的尺寸。

池化（pooling）：非线性且高效地减小特征图的尺寸。

计算公式：hout = (hin + 2p - k) / s + 1，这是卷积神经网络中计算输出特征图尺寸的经典公式。

LeNet5：现代CNN的奠基者

LeNet的核心思想为“卷积+池化+线性”，在PyTorch中实现其架构的代码如下：（此处插入代码）

AlexNet：从浅层到深度

AlexNet的架构可以用文字描述为：输入→(卷积+池化)组合多次→(线性多次)→输出，与只有6层（包括池化层）的LeNet5相比，AlexNet主要做出了以下改变：

1、卷积核更小、网络更深、通道数更多，人们已经认识到图像数据天生适合多次提取特征，“深度”才是卷积网络的未来，AlexNet最大的卷积核只有11x11，且在第二个卷积层就改用5x5，剩下的层中都使用3x3的卷积核，小卷积核、多通道、更深的网络，这些都成为了卷积神经网络后续发展的指导方向。

2、使用了ReLU激活函数，摆脱Sigmoid与Tanh的各种问题。

3、使用了Dropout层来控制模型复杂度，控制过拟合。

4、引入了大量传统或新兴的图像增强技术来扩大数据集，进一步缓解过拟合。

5、使用GPU对网络进行训练，使得“适当的训练”成为可能。

接下来是AlexNet架构的复现，在PyTorch中的代码实现如下：（此处插入代码）

运行结果会显示网络各层的输出形状、参数数量等信息。