看看下面的代码还有啥能优化的class LeNetnnModule def __init__self superLeNetself__init__ selfconv1 = nnSequential nnConv2din_channels=1out_channels=6kernel_size=5stride=1padding=2

• 日期: 2028-08-12 23:21:33
• 标签: 社会

1. 可以考虑对卷积层和全连接层的激活函数进行统一，比如使用ReLU作为所有层的激活函数。
2. 可以将卷积层和池化层的顺序进行调整，先进行池化再进行卷积可以减少计算量。
3. 可以考虑使用 nn.Sequential() 将网络结构简化，使代码更加简洁易读。
4. 可以尝试使用 nn.AdaptiveAvgPool2d() 替换掉全连接层，这样可以使得网络在输入大小发生变化时依然有效。

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