NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录

5.3 基于LeNet实现手写体数字识别实验

5.3.2 模型构建

5.3.3 模型训练

5.3.4 模型评价

5.3.5 模型预测

使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet效果对比。（选做）

可视化LeNet中的部分特征图和卷积核，谈谈自己的看法。（选做）

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手写体数字识别是计算机视觉中最常用的图像分类任务，让计算机识别出给定图片中的手写体数字（0-9共10个数字）。由于手写体风格差异很大，因此手写体数字识别是具有一定难度的任务。

我们采用常用的手写数字识别数据集：MNIST数据集。

MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges

MNIST数据集是计算机视觉领域的经典入门数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。

这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28×28像素)。

5.3 基于LeNet实现手写体数字识别实验

LeNet-5虽然提出的时间比较早，但它是一个非常成功的神经网络模型。

基于LeNet-5的手写数字识别系统在20世纪90年代被美国很多银行使用，用来识别支票上面的手写数字。

5.3.2 模型构建

这里的LeNet-5和原始版本有4点不同：

1. C3层没有使用连接表来减少卷积数量。
2. 汇聚层使用了简单的平均汇聚，没有引入权重和偏置参数以及非线性激活函数。
3. 卷积层的激活函数使用ReLU函数。
4. 最后的输出层为一个全连接线性层。

网络共有7层，包含3个卷积层、2个汇聚层以及2个全连接层的简单卷积神经网络接，受输入图像大小为32×32=1024，输出对应10个类别的得分。

1.测试LeNet-5模型，构造一个形状为 [1,1,32,32]的输入数据送入网络，观察每一层特征图的形状变化。

2.

使用自定义算子，构建LeNet-5模型

自定义的Conv2D和Pool2D算子中包含多个for循环，所以运算速度比较慢。

飞桨框架中，针对卷积层算子和汇聚层算子进行了速度上的优化，这里基于paddle.nn.Conv2D、paddle.nn.MaxPool2D和paddle.nn.AvgPool2D构建LeNet-5模型，对比与上边实现的模型的运算速度。

使用pytorch中的相应算子，构建LeNet-5模型

torch.nn.Conv2d()；torch.nn.MaxPool2d()；torch.nn.avg_pool2d()

3.测试两个网络的运算速度。

4.令两个网络加载同样的权重，测试一下两个网络的输出结果是否一致。

5.统计LeNet-5模型的参数量和计算量。

在飞桨中，还可以使用paddle.flopsAPI自动统计计算量。pytorch可以么？

5.3.3 模型训练

使用交叉熵损失函数，并用随机梯度下降法作为优化器来训练LeNet-5网络。
用RunnerV3在训练集上训练5个epoch，并保存准确率最高的模型作为最佳模型。

5.3.4 模型评价

使用测试数据对在训练过程中保存的最佳模型进行评价，观察模型在测试集上的准确率以及损失变化情况。

5.3.5 模型预测

同样地，我们也可以使用保存好的模型，对测试集中的某一个数据进行模型预测，观察模型效果。

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使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet效果对比。（选做）

可视化LeNet中的部分特征图和卷积核，谈谈自己的看法。（选做）

斋藤康毅：

深度学习入门：基于Python的理论与实现 (ituring.com.cn)

 

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 ref：

NNDL 实验5（上） - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

NNDL 实验5（下） - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

6. 卷积神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)

7. 现代卷积神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)