本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_fmap_vis.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
本節簡單總結Pytorch中hook函數,CAM算法生成注意力圖 文中思維導圖采用MindMaster軟件 注意:對於真正運用CAM的代碼,本人后續隨着需要,再逐步更新。 目錄 .hook函數 定義 方法 .CAM Class Activation Map 類激活圖 原始CAM Grad CAM 利用特征圖的梯度,作為加權權重 .hook函數 定義 不改變主體 前向 后向傳播等 情況下,實現額外 ...
2020-07-17 20:48 2 1167 推薦指數:
本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_fmap_vis.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
Pytorch中帶了Hook函數,Hook的中文意思是’鈎子‘,剛開始看到這個詞語就有點害怕,一是不認識這個詞,翻譯成中文也不了解這是什么意思;二是常規調庫搭積木時也沒有用到過這個函數;直到讀到下面文章,https://towardsdatascience.com ...
1. Sigmod 函數 Sigmoid 函數是應用最廣泛的非線性激活函數之一,它可以將值轉換為 $0$ 和 $1$ 之間,如果原來的輸出具有這樣的特點:值越大,歸為某類的可能性越大, 那么經過 Sigmod 函數處理的輸出就可以代表屬於某一類別的概率。其數學表達式為: $$y ...
目錄 0,可視化的重要性: 1,特征圖(feture map) 2,卷積核權重 3,卷積核最匹配樣本 4,類別激活圖(Class Activation Map/CAM) 5,網絡結構的可視化 0,可視化的重要性: 深度學習很多方向所謂改進模型 ...
前言: 什么是激活函數?它在神經網絡模型中是如何使用的? 激活函數(Activation functions)對於人工神經網絡模型去學習、理解非常復雜和非線性的函數來說具有十分重要的作用。它們將非線性特征引入到我們的網絡中。其目的是將A-NN模型(A-NN:它是一個強健有力的,同時也是 ...
激活函數也是神經網絡中一個很重的部分。每一層的網絡輸出都要經過激活函數。比較常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等。Keras內置提供了很全的激活函數,包括像LeakyReLU和PReLU這種比較新的激活函數。 一、激活函數的使用 常用 ...
整理自:IOS 整體框架類圖值得收藏 一 整體框架 在iOS開發過程中,對iOS整體框架的了解和學習是必不可少的一個環節,今天我們就好好來了解一下iOS的整體框架。首先貼一個關於iOS的框架介紹:iOS系統框架概述。我們通常稱呼iOS的框架為Cocoa Touch框架,Cocoa ...
本節簡單總結torch.nn封裝的18種損失函數。【文中思維導圖采用MindMaster軟件,Latex公式采用在線編碼器】 注意:目前僅詳細介紹CrossEntropyLoss、BCELoss、L1Loss、MSELoss、SmoothL1Loss,后續隨着代碼需要,再逐步 ...