Algorithm 3 PyTorch-like Code for choose_kan Function

Input: $name,c1,c2,k$ Output: Selected KAN convolutional layer 3: if $name==’\mathrm{FastKANConv}2\mathrm{DLayer}’$ then    $\mathrm{kan}\leftarrow \mathrm{FastKANConv}2\mathrm{DLayer}(c1,c2,\mathrm{kernel}\text{\_}\mathrm{size}=k,\mathrm{padding}=k//2)$ else if $name==’\mathrm{KANConv}2\mathrm{DLayer}’$ then 6:   $\mathrm{kan}\leftarrow \mathrm{KANConv}2\mathrm{DLayer}(c1,c2,\mathrm{kernel}\text{\_}\mathrm{size}=k,\mathrm{padding}=k//2)$ else if $name==’\mathrm{KALNConv}2\mathrm{DLayer}’$ then    $\mathrm{kan}\leftarrow \mathrm{KALNConv}2\mathrm{DLayer}(c1,c2,\mathrm{kernel}\text{\_}\mathrm{size}=k,\mathrm{padding}=k//2)$ 9: else if $name==’\mathrm{KACNConv}2\mathrm{DLayer}’$ then    $\mathrm{kan}\leftarrow \mathrm{KACNConv}2\mathrm{DLayer}(c1,c2,\mathrm{kernel}\text{\_}\mathrm{size}=k,\mathrm{padding}=k//2)$ else if $name==’\mathrm{KAGNConv}2\mathrm{DLayer}’$ then 12: $\mathrm{kan}\leftarrow \mathrm{KAGNConv}2\mathrm{DLayer}(c1,c2,\mathrm{kernel}\text{\_}\mathrm{size}=k,\mathrm{padding}=k//2)$ end if Return kan