卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）最初是為解決圖像識別等問題設計的，在早期的圖像識別研究中，最大的挑戰是如何組織特征，因為圖像數據不像其他類型的數據那樣可以通過人工理解來提取特征。卷積神經網絡相比傳統的機器學習算法，無須手工提取特征，也不需要使用諸如 ...

學習熟悉的一個網絡，引入cnn做圖像處理，使用全連接做分類。 輸入尺寸：32*32 卷積層： ...

卷積神經網絡 　　卷積神經網絡（CNN）是深度學習的代表算法之一 。具有表征學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類，因此也被稱為“平移不變人工神經網絡”。隨着深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網絡得到了快速發展，並被應用於 計算機視覺、 自然語言處理等領域 ...

autograd 及Variable Autograd: 自動微分 　　autograd包是PyTorch中神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...

文章目錄概述一、利用torchstat　　1.1 方法　　1.2 代碼　　1.3 輸出二、利用ptflops　　2.1 方法　　2.2 代碼　　2.3 輸出三、利用thop　　3.1 方法　　3.2 代碼　　3.3 輸出概述　　Params：是指網絡模型中需要訓練的參數總數，理解為參數 ...

初學tensorflow，參考了以下幾篇博客： soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建CNN[待學習] 全連接+各種優化[待學習] BN層[待學習] 先 ...

1、LeNet-5模型簡介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授於 1998 年在論文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡 ...

　　VGG卷積神經網絡模型解析 　　一：VGG介紹與模型結構 　　VGG全稱是Visual Geometry Group屬於牛津大學科學工程系，其發布了一些列以VGG開頭的卷積網絡模型，可以應用在人臉識別、圖像分類等方面，分別從VGG16～VGG19。VGG研究卷積網絡深度的初衷是想搞清楚卷積 ...