深度学习网络层之 Pooling
pooling 是仿照人的视觉系统进行降维（降采样），用更高层的抽象表示图像特征，这一部分内容从Hubel&wiesel视觉神经研究到Fukushima提出，再到LeCun的LeNet5首次采用并使用BP进行求解，是一条线上的内容，原始推动力其实就是仿生，仿照真正的神经网络构建人工 ...
原文：如何可视化深度学习网络中Attention层
前言 在训练深度学习模型时，常想一窥网络结构中的attention层权重分布，观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的。在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制。同时对比实验采取的是words的self attention机制。 效果 下图主要包含两列：word attention是self attention机制的模型训练结果，POS attention是词性模型的训练 ...
2020-04-18 15:14 1 2215 推荐指数：
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深度学习网络层之上采样（Unpooling）
之前一篇博文中介绍了深度学习中的pooling层,在本篇中主要介绍转置卷积这种上采样操作。转置卷积也是一种卷积。 L2 pooling \[a^l={1\over k}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2} \] pooling除了仅输出一个值, 也可以输出 ...
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