原文:從頭學pytorch(十八):GoogLeNet

GoogLeNet GoogLeNet和vgg分別是 的ImageNet挑戰賽的冠亞軍.GoogLeNet則做了更加大膽的網絡結構嘗試,雖然深度只有 層,但大小卻比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet參數為 萬個,AlexNet參數個數是GoogleNet的 倍,VGGNet參數又是AlexNet的 倍,因此在內存或計算資源有限時,GoogleNet是比較好的選擇 從模型結果來看,Go ...

2020-01-15 13:48 0 298 推薦指數:

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GoogLeNet網絡的Pytorch實現

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我們提出了一種代號為Inception的深度卷積神經網絡,它在ILSVRC2014的分類和檢測任務上 ...

Thu May 16 03:25:00 CST 2019 0 1342
從頭pytorch(十四):lenet

卷積神經網絡 在之前的文章里,對28 X 28的圖像,我們是通過把它展開為長度為784的一維向量,然后送進全連接層,訓練出一個分類模型.這樣做主要有兩個問題 圖像在同一列鄰近的像素在這個向量 ...

Tue Jan 07 23:33:00 CST 2020 0 684
從頭pytorch(三) 線性回歸

關於什么是線性回歸,不多做介紹了.可以參考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 實現線性回歸 分為以下幾個部分: ...

Mon Dec 23 23:30:00 CST 2019 0 1575
從頭pytorch(十五):AlexNet

AlexNet AlexNet是2012年提出的一個模型,並且贏得了ImageNet圖像識別挑戰賽的冠軍.首次證明了由計算機自動學習到的特征可以超越手工設計的特征,對計算機視覺的研究有着極其重要的意 ...

Thu Jan 09 02:29:00 CST 2020 0 992
從頭pytorch(九):模型構造

模型構造 nn.Module nn.Module是pytorch中提供的一個類,是所有神經網絡模塊的基類.我們自定義的模塊要繼承這個基類. 輸出如下: Module的子類 torch中還提供了一些其他的類,方便我們構造模型.這些類也都是繼承自nn.Module. ...

Thu Jan 02 22:27:00 CST 2020 0 1256
從頭pytorch(一):數據操作

跟着Dive-into-DL-PyTorch.pdf從頭開始pytorch,夯實基礎. Tensor創建 創建未初始化的tensor 輸出 創建隨機初始化的tensor 輸出 創建全0的tensor,指定類型為long 輸出 指定數據創建 輸出 ...

Thu Dec 12 00:36:00 CST 2019 0 296
從頭pytorch(四) softmax回歸

前幾節介紹的線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景。在另一類情景中,模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題,我們可以使用諸如softmax回歸在內的分類模型。和線性回歸不同, ...

Wed Dec 25 05:32:00 CST 2019 0 1057
從頭pytorch(六):權重衰減

(regularization)。正則化通過為模型損失函數添加懲罰項使出的模型參數值較小,是應對過擬 ...

Sun Dec 29 04:45:00 CST 2019 0 2183
 
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