原文:resnet18全連接層改成卷積層

想要嘗試一下將resnet 最后一層的全連接層改成卷積層看會不會對網絡效果和網絡大小有什么影響 .首先先對train.py中的更改是: train.py代碼可見:pytorch實現性別檢測 但是運行的時候出錯: , , , 為 batch size, channels, height, width ,壓扁flat后為 , ,即 batch size, out size 這是因為在傳到fc層前進行了 ...

2019-04-26 16:00 0 4563 推薦指數:

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卷積連接之間的關系

1 卷積連接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷積連接間關系 2.1 1 × 1卷積核的卷積連接 假設有一個三維圖片輸入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
理解為什么要將連接轉化為卷積

理解為什么要將連接轉化為卷積 1.連接可以視作一種特殊的卷積 考慮下面兩種情況: 特征圖和連接相連,AlexNet經過五次池化后得到7*7*512的特征圖,下一連接連向4096個神經元,這個過程可以看做有4096個7*7*512的卷積核和7*7*512的特征圖進行卷積 ...

Tue Jul 24 05:11:00 CST 2018 6 9692
卷積神經網絡示例( 卷積、池化連接

1 池化(Pooling layers) 除了卷積卷積網絡也經常使用池化來縮減模型的大小,提高計算速度,同時提高所提取特征的魯棒性。假如輸入是一個 4×4 矩陣,用到的池化類型是最大池化(max pooling),執行最大池化的樹池是一個 2×2 矩陣,即f=2,步幅是 2,即s ...

Wed Jul 28 04:49:00 CST 2021 0 224
Pytorch修改ResNet模型連接進行直接訓練

之前在用預訓練的ResNet的模型進行遷移訓練時,是固定除最后一的前面層權重,然后把連接輸出改為自己需要的數目,進行最后一的訓練,那么現在假如想要只是把 最后一的輸出改一下,不需要加載前面層的權重,方法如下: 首先模型結構是必須要傳入的,然后把最后一的輸出改為自己所需 ...

Tue Sep 10 22:28:00 CST 2019 0 2381
卷積神經網絡--輸入卷積、激活函數、池化連接

2020-09-21 參考 1 、 2 、 卷積神經網絡(CNN)由輸入卷積、激活函數、池化連接組成,即INPUT(輸入)-CONV(卷積)-RELU(激活函數)-POOL(池化)-FC(連接卷積 用它來進行特征提取,如下: 輸入 ...

Tue Sep 22 00:53:00 CST 2020 0 421
 
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