经典卷积神经网络 LeNet 动手学深度学习v2 pytorch
1. 经典卷积神经网络 LeNet
2. 代码实现
对比 MLP 的精度，差不多，精度80%+
3. Q&A
- 为什么用view而不用reshape呢？view和reshape没有什么大的区别，reshape会更快一点。
- MLP数据比较大跑不动，所以要用CNN。如果能用MLP会更快。
- 输出通道增多，表示可以识别的纹理信息更多。
- 池化层一般用max还是avg，如果是识别物品种类，比如猫狗，max可能会好点。如果是做平滑滤镜，avg会更好。
- LeNet当时用的Lua语言实现。
- 神经网络的准确率一般是要过于用户满足的阈值，比如识别语音为文字，用户都能接收，就可以。
- CNN每一层学到的纹理
https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
- CNN每一层学到的纹理
参考
https://www.bilibili.com/video/BV1t44y1r7ct?p=1
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