卷积神经网络（三）案例分析

前述内容已对 PyTorch 框架中的卷积模块进行了说明，随后将通过具体实例展开讲解，以实例为切入点深入解析卷积神经网络的架构设计方式。

1. LeNet

作为卷积神经网络领域的奠基性模型，LeNet 于 1998 年由 LeCun 首次提出，其架构设计较为基础，因此可作为理解当前广泛应用的卷积神经网络结构的切入点。

首先，图 4.16 展示了 LeNet 的具体网络组成。

图 4.16 LeNet网络结构

通过观察图 4.16 可以发现，该网络架构具有高度的条理性，总共由7个层级构成。其中，卷积层与池化层各占据2层，并呈现出相互交替的布局方式，最终通过3个全连接层完成整体的输出结果。

对于这样一个结构相对简单的网络模型，用户可以自行进行实际操作与实验。

 class LeNet(nn.Module):

    
     def __init__(self):
    
     super(LeNet, self).__init__()
    
  
    
     layer1 = nn.Sequential()
    
     laye