NiN块

NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1x1卷积层，或作为在每个像素位置上独立作用的全连接层。 从另一个角度看，即将空间维度中的每个像素视为单个样本，将通道维度视为不同特征。

其卷积核的大小为1×1。这种卷积层的主要作用是改变输入特征图的通道数，同时保留空间信息不变。1×1卷积层在网络中通常用于增加或减少通道数、调整网络的深度、以及进行特征融合或分离。

def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding):return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU())net = nn.Sequential(nin_block(1, 96, kernel_size=11, strides=4, padding=0),nn.MaxPool2d(3, stride=2),nin_block(96, 256, kernel_size=5, strides=1, padding=2),nn.MaxPool2d(3, stride=2),nin_block(256, 384, kernel_size=3, strides=1, padding=1),nn.MaxPool2d(3, stride=2),nn.Dropout(0.5),# 标签类别数是10nin_block(384, 10, kernel_size=3, strides=1, padding=1),nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),# 将四维的输出转成二维的输出，其形状为(批量大小,10)nn.Flatten())