ResNet网络的Pytorch实现
1.文章原文地址 Deep Residual Learning for Image Recognition 2.文章摘要 神经网络的层次越深越难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比之前使用的网络都要深的多。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数 ...
原文：PyTorch对ResNet网络的实现解析
PyTorch对ResNet网络的实现解析 .首先导入需要使用的包 .定义一个 的卷积层 下面会重复使用到这个 卷积层，虽然只使用了几次... 这里为什么用深度而不用通道，是因为我觉得深度相比通道更有数量上感觉，其实都一样。 .定义最重要的残差模块 这个是基础块，由两个叠加的 卷积组成 瓶颈块，有三个卷积层分别是 x ， x ， x ，分别用来降低维度，卷积处理，升高维度 注意：降维只发生在当 卷 ...
2019-07-30 20:46 1 2645 推荐指数：
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