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LeNet5 pytorch实现

LeNet5

LeNet5 pytorch实现_第1张图片

网络采用LeNet5结构，数据集为MNIST。输入为32x32的单通道图像。网络共分为7层。

网络结构

C1层-卷积层

核大小：5x5
核数目：6
步长：1
输出特征图大小：6x28x28
激活函数采用sigmoid

S2层-池化层

采用平均池化
核大小：2x2
步长：2
输出特征图大小：6x14x14

C3层-卷积层

核大小：5x5
核数目：16
步长：1
输出特征图大小：16x10x10
激活函数采用sigmoid

S4层-池化层

采用平均池化
核大小：2x2
步长：2
输出特征图大小：16x5x5

F5-全连接层

输入：400维
输出：120维

F6-全连接层

输入：120维
输出：84维

F7-全连接层

输入：84维
输出：10维

代码部分

LeNet5.py定义了网络结构
train.py训练模型，生成onnx文件。可以通过Neutron查看网络结构。

代码见github

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