原文:从头学pytorch(十八):GoogLeNet

GoogLeNet GoogLeNet和vgg分别是 的ImageNet挑战赛的冠亚军.GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有 层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet参数为 万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的 倍,VGGNet参数又是AlexNet的 倍,因此在内存或计算资源有限时,GoogleNet是比较好的选择 从模型结果来看,Go ...

2020-01-15 13:48 0 298 推荐指数:

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GoogLeNet网络的Pytorch实现

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上 ...

Thu May 16 03:25:00 CST 2019 0 1342
从头pytorch(十四):lenet

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 ...

Tue Jan 07 23:33:00 CST 2020 0 684
从头pytorch(三) 线性回归

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: ...

Mon Dec 23 23:30:00 CST 2019 0 1575
从头pytorch(十五):AlexNet

AlexNet AlexNet是2012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 ...

Thu Jan 09 02:29:00 CST 2020 0 992
从头pytorch(九):模型构造

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. ...

Thu Jan 02 22:27:00 CST 2020 0 1256
从头pytorch(一):数据操作

跟着Dive-into-DL-PyTorch.pdf从头开始pytorch,夯实基础. Tensor创建 创建未初始化的tensor 输出 创建随机初始化的tensor 输出 创建全0的tensor,指定类型为long 输出 指定数据创建 输出 ...

Thu Dec 12 00:36:00 CST 2019 0 296
从头pytorch(四) softmax回归

前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中,模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题,我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同, ...

Wed Dec 25 05:32:00 CST 2019 0 1057
从头pytorch(六):权重衰减

(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使出的模型参数值较小,是应对过拟 ...

Sun Dec 29 04:45:00 CST 2019 0 2183
 
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