CNN卷积神经网络之LeNet和AlexNet经典网络模型（三）

CNN卷积神经网络之LeNet和AlexNet经典网络模型（三）

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深度学习两大经典 CNN 模型速览

LeNet-5（1998）与 AlexNet（2012）——从 32×32 灰度手写数字到 224×224 彩色 ImageNet 的跨越

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1. LeNet-5：CNN 的开山之作（1998）

1998年Yann LeCun等提出LeNets5 ，是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络

关键词	要点
任务	MNIST 手写数字识别
输入	1×32×32 灰度图
结构	7 层：C1(6@28×28) → S2 → C3(16@10×10) → S4 → C5(120@1×1) → F6(84) → Output(10)
卷积核	5×5
池化	2×2 平均池化
激活	Sigmoid（历史版本）
参数量	≈ 60 k
创新	首次将 BP-CNN 成功用于商业（USPS 邮编）

整体网络解读：

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2. AlexNet：深度学习里程碑（2012）

关键词	要点
任务	ImageNet 1000 类分类
输入	3×224×224
结构	8 层：5 卷积 + 3 全连接
卷积核	11×11, 5×5, 3×3
池化	3×3 重叠最大池化
激活	ReLU（首次大规模使用）
正则	Dropout 0.5、数据增强
归一化	LRN（后被 BatchNorm 取代）
训练	2×GTX 580 GPU（3 GB 显存）
成绩	Top-5 16.4 % → 15.3 %（7 模型融合）

模型结构：

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3. 核心差异对比

维度	LeNet-5	AlexNet
输入尺寸	32×32	224×224
网络深度	7 层	8 层
激活函数	Sigmoid	ReLU
GPU 训练	无	有（2 GPU 并行）
数据集	MNIST（60 k）	ImageNet（1.2 M）
参数量	60 k	60 M

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4. 可一键运行的 PyTorch 实现

环境：Python≥3.8，PyTorch≥1.12，torchvision

4.1 LeNet-5（MNIST）

# lenet5.py
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as Tclass LeNet5(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super().__init__()self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 6, 5), nn.Tanh(),        # C1nn.AvgPool2d(2),                      # S2nn.Conv2d(6, 16, 5), nn.Tanh(),       # C3nn.AvgPool2d(2),                      # S4nn.Conv2d(16, 120, 5), nn.Tanh()      # C5)self.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(120, 84), nn.Tanh(),        # F6nn.Linear(84, num_classes)            # Output)def forward(self, x):x = self.features(x)x = x.flatten(1)return self.classifier(x)def train_lenet():transform = T.Compose([T.Resize(32), T.ToTensor()])train_ds = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=64, shuffle=True)net = LeNet5()opt = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3)loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(3):for x, y in train_dl:opt.zero_grad()out = net(x)loss = loss_fn(out, y)loss.backward()opt.step()print(f"Epoch {epoch+1} loss={loss.item():.4f}")torch.save(net.state_dict(), 'lenet5.pth')if __name__ == "__main__":train_lenet()

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4.2 AlexNet（ImageNet 简化版，可在 CIFAR-10 上跑通）

# alexnet_cifar.py
import torch, torchvision, torch.nn as nn, torch.optim as optim
from torchvision import transforms as Tclass AlexNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super().__init__()self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2),nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2),nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2),)self.classifier = nn.Sequential(nn.Dropout(0.5),nn.Linear(256*4*4, 4096), nn.ReLU(inplace=True),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(4096, num_classes))def forward(self, x):x = self.features(x)x = torch.flatten(x, 1)return self.classifier(x)def train_alexnet():transform = T.Compose([T.Resize(64), T.ToTensor()])train_ds = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True)net = AlexNet()opt = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(10):for x, y in train_dl:opt.zero_grad()out = net(x)loss = loss_fn(out, y)loss.backward()opt.step()print(f"Epoch {epoch+1} loss={loss.item():.4f}")torch.save(net.state_dict(), 'alexnet_cifar.pth')if __name__ == "__main__":train_alexnet()

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5. 小结 & 面试高频问答

问题	一句话答案
LeNet-5 为何用 5×5？	当时算力与感受野权衡下的最优。
AlexNet 为何用 ReLU？	解决 Sigmoid 梯度消失，加速 6× 训练时间。
Dropout 的本质？	训练时随机“掐掉”神经元，等价于多模型投票，减少过拟合。
LRN 现在还用吗？	基本不用，BatchNorm 更稳定。
两个网络最大启示？	更深、更大、更多数据 + GPU并行 是提升性能的核心路线。

1、Dropout：正则化方法，提高模型泛化能力。

2、LRN：对于每个神经元，LRN会将其输出按照局部范围进行加权平均，然后将加权平均值除以一个尺度因子（通常为2），最后将结果取平方根并减去均值，得到归一化后的输出。

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