LeNet 神经网络代码优化建议

以下是针对以下 LeNet 代码的优化建议：

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=11, stride=1, padding=5),
            nn.BatchNorm2d(6),
            nn.ReLU(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Dropout(p=0.6)
        )

        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Dropout(p=0.2)
        )

        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=5),
            nn.BatchNorm2d(120),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.2)
        )

        self.fc1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(120, 84),
            nn.ReLU()
        )

        self.fc2 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

使用 nn.Sequential() 简化代码: 可以将每个卷积层和池化层放在一个 Sequential() 中，使代码更加简洁。例如：

self.conv1 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 6, 11, 1, 5), 
    nn.BatchNorm2d(6), 
    nn.ReLU(), 
    nn.AvgPool2d(2, 2), 
    nn.Dropout(0.6)
)

使用 nn.MaxPool2d() 代替 nn.AvgPool2d(): 使用最大池化可以提高网络的准确性，因为最大池化可以保留更重要的特征。
使用更好的权重初始化方法: 例如使用 Xavier 或 He 初始化可以帮助模型更快地收敛。
尝试更深的网络结构: 例如 ResNet 或 VGG 可以提升模型的性能。
尝试使用不同的优化器: 例如 Adam 或 Adagrad 可以提高模型的性能。
使用学习率调度器: 可以调整学习率，以提高模型的收敛速度和性能。

通过以上优化，可以使你的 LeNet 网络更加高效和准确。