PyTorch中backward()函數的gradient參數作用
這篇文章講得比較清晰，特地備份一下： pytorch中backward函數的gradient參數作用 問題引入 在深度學習中，經常需要對函數求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能夠根據輸入和前向傳播過程自動構建計算圖，並執行反向傳播。 PyTorch中 ...
原文：pytorch的函數中的dilation參數的作用
如果我們設置的dilation 的話，效果如圖： 藍色為輸入，綠色為輸出，可見卷積核為 的卷積核 如果我們設置的是dilation ，那么效果如圖： 藍色為輸入，綠色為輸出，卷積核仍為 ，但是這里卷積核點與輸入之間距離為 的值相乘來得到輸出 好處： 這樣單次計算時覆蓋的面積 即感受域 由dilation 時的 變為了dilation 時的 在增加了感受域的同時卻沒有增加計算量，保留了更多的細節信息 ...
2019-04-26 17:07 0 4366 推薦指數：
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