Rete Neurale Convoluzionale in Pytorch – Parte 2
In questa seconda parte dell’articolo, approfondiremo ulteriormente il concetto di rete neurale convoluzionale in Pytorch. Continueremo a discutere gli strati fondamentali di una CNN e come implementarli utilizzando Pytorch.
Pooling Layer
Il layer di pooling è un’altra componente chiave di una CNN. Esso riduce la dimensione spaziale dei dati in uscita dall’hidden layer, riducendo così il numero di parametri e di calcoli necessari. In Pytorch, è possibile implementare un layer di pooling utilizzando la classe nn.MaxPool2d o nn.AveragePool2d.
Dropout Layer
Il layer di dropout è utilizzato per ridurre l’overfitting nella rete neurale, disabilitando casualmente un certo numero di neuroni durante il training. Pytorch fornisce la classe nn.Dropout per implementare questo layer.
Batch Normalization
Il batch normalization è una tecnica utilizzata per accelerare il training delle reti neurali e mitigare il problema della covariata shift. Pytorch mette a disposizione la classe nn.BatchNorm2d per implementare questo layer.
Implementazione Pratica
Di seguito è riportato un esempio pratico di come implementare una CNN in Pytorch utilizzando i layers sopra menzionati:
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 6 * 6, 128)
self.dropout = nn.Dropout(0.25)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = torch.flatten(x, 1)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.dropout(x)
x = self.fc2(x)
return x
model = CNN()
Questo è solo un esempio di come potrebbe essere implementata una CNN utilizzando Pytorch. È possibile personalizzare ulteriormente la struttura della rete e sperimentare con diversi hyperparametri per ottenere i migliori risultati.
