卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。卷积神经网络相比传统的机器学习算法，无须手工提取特征，也不需要使用诸如 ...

学习熟悉的一个网络，引入cnn做图像处理，使用全连接做分类。 输入尺寸：32*32 卷积层： ...

卷积神经网络 　　卷积神经网络（CNN）是深度学习的代表算法之一 。具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于 计算机视觉、 自然语言处理等领域 ...

autograd 及Variable Autograd: 自动微分 　　autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

文章目录概述一、利用torchstat　　1.1 方法　　1.2 代码　　1.3 输出二、利用ptflops　　2.1 方法　　2.2 代码　　2.3 输出三、利用thop　　3.1 方法　　3.2 代码　　3.3 输出概述　　Params：是指网络模型中需要训练的参数总数，理解为参数 ...

初学tensorflow，参考了以下几篇博客： soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先 ...

1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络 ...

　　VGG卷积神经网络模型解析 　　一：VGG介绍与模型结构 　　VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积 ...