pytorch 中 torch.nn.Linear() 詳解
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用於設置網絡中的全連接層的，需要注意在二維圖像處理的任務中，全連接層的輸入與輸出一般都設置為二維張量，形狀通常為[batch_size, size]，不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明 ...
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Faster-RCNN論文中在RoI-Head網絡中，將128個RoI區域對應的feature map進行截取，而后利用RoI pooling層輸出7*7大小的feature map。在pytorch中可以利 ...
線性回歸 Linear Regression
成本函數（cost function）也叫損失函數（loss function），用來定義模型與觀測值的誤差。模型預測的價格與訓練集數據的差異稱為殘差（residuals）或訓練誤差（test e ...
線性回歸 Linear Regression
一、主要思想 在 L2-norm 的誤差意義下尋找對所有觀測目標值 Y 擬合得最好的函數 f(X) = WTX 。 其中 yi 是 scalar，xi 和 W 都是 P 維向量（比實際的 xi 多一維，添加一維 xi(0) = 1，用於將偏置 b 寫入 W 中） 1. 定義模型：f(X ...
線性分類 Linear Classification
(因為求和項一定大於0，所以損失函數越小表示錯誤分類的樣本越少) 二、線性判別分析 ...
線性回歸（Linear Regression）
1. 前言 線性回歸形式簡單、易於建模，但卻蘊涵着機器學習中一些重要的基本思想。許多功能更為強大的非線性模型(nonlinear model)可在線性模型的基礎上通過引入層級結構或高維映射而得。此外，由於線性回歸的解\(\theta\)直觀表達了各屬性在預測中的重要性，因此線性回歸有很好的可解釋 ...
[PyTorch 學習筆記] 3.3 池化層、線性層和激活函數層
本章代碼：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 這篇文章主要介紹了 PyTorch 中的池化層、線性層和激活函數層。 池化層 池化的作用則體現在降 ...
線性漸變（linear-gradient）
現行漸變首先看下示例（1）垂直漸變 （2）垂直漸變 IE系列filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(startColorStr='#F ...