1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网 ...
AlexNet AlexNet是 年提出的一个模型,并且赢得了ImageNet图像识别挑战赛的冠军.首次证明了由计算机自动学习到的特征可以超越手工设计的特征,对计算机视觉的研究有着极其重要的意义. AlexNet的设计思路和LeNet是非常类似的.不同点主要有以下几点: 激活函数由sigmoid改为Relu AlexNet使用了dropout,LeNet没有使用 AlexNet引入了大量的图像增广 ...
2020-01-08 18:29 0 992 推荐指数:
1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网 ...
的,数据集也是它的,我就想简单的验证一下迁移学习怎么用的,之后会做mobelnet,龙龙老师的pytorch讲 ...
直接上图吧 写网络就像搭积木 ...
/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很 ...
一、交叉熵和softmax 交叉熵已经包括了softmax 二、理解 1、两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同 ...
卷积神经网络 在之前的文章里,对28 X 28的图像,我们是通过把它展开为长度为784的一维向量,然后送进全连接层,训练出一个分类模型.这样做主要有两个问题 图像在同一列邻近的像素在这个向量 ...
关于什么是线性回归,不多做介绍了.可以参考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 实现线性回归 分为以下几个部分: ...
模型构造 nn.Module nn.Module是pytorch中提供的一个类,是所有神经网络模块的基类.我们自定义的模块要继承这个基类. 输出如下: Module的子类 torch中还提供了一些其他的类,方便我们构造模型.这些类也都是继承自nn.Module. ...