本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_fmap_vis.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
本节简单总结Pytorch中hook函数,CAM算法生成注意力图 文中思维导图采用MindMaster软件 注意:对于真正运用CAM的代码,本人后续随着需要,再逐步更新。 目录 .hook函数 定义 方法 .CAM Class Activation Map 类激活图 原始CAM Grad CAM 利用特征图的梯度,作为加权权重 .hook函数 定义 不改变主体 前向 后向传播等 情况下,实现额外 ...
2020-07-17 20:48 2 1167 推荐指数:
本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_fmap_vis.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
Pytorch中带了Hook函数,Hook的中文意思是’钩子‘,刚开始看到这个词语就有点害怕,一是不认识这个词,翻译成中文也不了解这是什么意思;二是常规调库搭积木时也没有用到过这个函数;直到读到下面文章,https://towardsdatascience.com ...
1. Sigmod 函数 Sigmoid 函数是应用最广泛的非线性激活函数之一,它可以将值转换为 $0$ 和 $1$ 之间,如果原来的输出具有这样的特点:值越大,归为某类的可能性越大, 那么经过 Sigmod 函数处理的输出就可以代表属于某一类别的概率。其数学表达式为: $$y ...
目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型 ...
前言: 什么是激活函数?它在神经网络模型中是如何使用的? 激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特征引入到我们的网络中。其目的是将A-NN模型(A-NN:它是一个强健有力的,同时也是 ...
激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。 一、激活函数的使用 常用 ...
整理自:IOS 整体框架类图值得收藏 一 整体框架 在iOS开发过程中,对iOS整体框架的了解和学习是必不可少的一个环节,今天我们就好好来了解一下iOS的整体框架。首先贴一个关于iOS的框架介绍:iOS系统框架概述。我们通常称呼iOS的框架为Cocoa Touch框架,Cocoa ...
本节简单总结torch.nn封装的18种损失函数。【文中思维导图采用MindMaster软件,Latex公式采用在线编码器】 注意:目前仅详细介绍CrossEntropyLoss、BCELoss、L1Loss、MSELoss、SmoothL1Loss,后续随着代码需要,再逐步 ...