2 卷积、池化、BN及Dropout解读
nn.Conv2d() & nn.Max_pool2d() & nn.BatchNorm2d()& nn.Dropout2d() nn.Conv2d(): 一个二维卷积层的输入张量为（\(N, C_{in}, H, W\)）,输出为 (\(N, C_{out}, H ...
原文：卷积、池化、BN、Drop-out的位置
Drop out和BN层可以同时使用，常用的组合形式如下： CONV FC gt BN gt ReLu gt Dropout gt CONV FC ...
2019-06-12 09:52 0 741 推荐指数：
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