LeNet 代码优化建议：提高效率和性能

• 日期: 2027-04-16
• 标签: 常规

本文分析了经典卷积神经网络LeNet的代码，并提出了以下优化建议：

1. 可以将所有的'ReLU'和'BatchNorm2d'合并为一个函数，以减少代码量并提高可读性。
2. 可以考虑添加'Dropout'层来减少过拟合。
3. 可以尝试使用更先进的卷积神经网络结构来提高模型性能。

通过这些优化，可以使LeNet模型更加高效和强大。

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