個人學習CNN的一些筆記,比較基礎,整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層,數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起(像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣),其中每一個稱為一個feature map。 feature map ...
MobileBert: 自下而上的知識轉移: 將Bottleneck BERT LARGE teacher 的知識傳遞給student。 先訓練teacher,然后逐步從下網上訓練student,要求它一層一層地模仿teacher。 知識轉移的漸進過程分為L個階段,其中L為層數。圖 展示了漸進式知識轉移的原理圖和算法。漸進遷移的思想是在訓練學生的 l 層時, l 層已經是最優的了。 由於BERT的 ...
2020-03-16 13:10 2 727 推薦指數:
個人學習CNN的一些筆記,比較基礎,整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層,數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起(像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣),其中每一個稱為一個feature map。 feature map ...
前序: 上圖是輸入是 6x6x3的彩色圖片【彩色圖片一般就是3個feature map(紅綠藍)=彩色圖片channel 的數量】,經過2個不同的卷積核,則產生兩個不同特征的輸出(輸出的圖片就可以看做是feature map) feature map的數量:該層卷積核的個數,有多少個 ...
(1)邊長的計算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 輸入圖片大小為200×200,依次經過一層卷積(k ...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim fr ...
1、提出了一種利用正交隨機噪聲矩陣對WCT的過程進行修改的方法,從而能夠讓風格遷移更具有多樣性 方法 核心思想是在加入正交噪聲矩陣豐富多樣性的基礎上,保證WCT過程中style紋理,也就是Gram矩陣不變。也就是說即使用正交噪聲矩陣擾動前后feature map和原先 ...
實際上在卷積操作的時候,比如說,我某一層輸出的feature map的size為4713*13 channel的數目為7,設經過某卷積層之后,網絡輸出的feature map的channel的數目為17 從7個channel到17個channel,假設卷積核的kernel為33,那么這個卷積層 ...
TinyBERT 是華為不久前提出的一種蒸餾 BERT 的方法,模型大小不到 BERT 的 1/7,但速度能提高 9 倍。本文梳理了 TinyBERT 的模型結構,探索了其在不同業務上的表現,證明了 TinyBERT 對復雜的語義匹配任務來說是一種行之有效的壓縮手段。 一、簡介 在 NLP ...
剛剛接觸Tensorflow,由於是做圖像處理,因此接觸比較多的還是卷及神經網絡,其中會涉及到在經過卷積層或者pooling層之后,圖像Feature map的大小計算,之前一直以為是與caffe相同的,后來查閱了資料發現並不相同,將計算公式貼在這里,以便查閱: caffe中: TF中 ...