Pytorch-卷積神經網絡&Batch Norm
1.卷積層 1.1torch.nn.Conv2d()類式接口 參數： in_channel：輸入數據的通道數，例RGB圖片通道數為3； out_channel：輸出數據的通道數，也就是kernel數量； kernel_size: 卷積核大小，可以是int ...
原文：深度學習與Pytorch入門實戰（九）卷積神經網絡&Batch Norm
筆記摘抄 . 卷積層 . torch.nn.Conv d 類式接口 參數： in channel：輸入數據的通道數，例RGB圖片通道數為 out channel：輸出數據的通道數，也就是kernel數量 kernel size: 卷積核大小，可以是int，或tuple kernel size ,意味着卷積大小 , ，kernel size , ，意味着卷積大小 ， 即非正方形卷積 stride：步 ...
2020-07-21 00:23 0 619 推薦指數：
相關推薦
深度學習——卷積神經網絡入門
傳統神經網絡： 是全連接形式，即樣本的每個特征屬性都通過所有的隱藏層節點映射，最后輸出數據。由於是全連接，所以計算極為復雜，且模型不易學習。 卷積神經網絡：卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反饋神經網絡(傳統神經網絡 ...
深度學習入門|第七章 卷積神經網絡（三）
前言 本文為學習《深度學習入門》一書的學習筆記，詳情請閱讀原著 五、CNN的實現 搭建進行手寫數字識別的 CNN。這里要實現如圖 7-23 所示的 CNN。 圖 7-23 簡單 CNN 的網絡構成 如圖 7-23 所示，網絡的構成是“Convolution - ReLU ...
深度學習：Keras入門(二)之卷積神經網絡(CNN)
說明：這篇文章需要有一些相關的基礎知識，否則看起來可能比較吃力。 1.卷積與神經元 1.1 什么是卷積？ 簡單來說，卷積(或內積)就是一種先把對應位置相乘然后再把結果相加的運算。(具體含義或者數學公式可以查閱相關資料) 如下圖就表示卷積 ...
（pytorch實戰 菜鳥入門）使用Pytorch實現小型卷積神經網絡網絡
卷積層 卷積神經網絡中每層卷積層（Convolutional layer）由若干卷積單元組成，每個卷積單元的參數都是通過反向傳播算法最佳化得到的。卷積運算的目的是提取輸入的不同特征，第一層卷積層可能只能提取一些低級的特征如邊緣、線條和角等層級，更多層的網路能從低級特征中迭代提取更復雜的特征 ...
深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡
基礎概念： 卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...
TensorFlow之CNN：運用Batch Norm、Dropout和早停優化卷積神經網絡
學卷積神經網絡的理論的時候，我覺得自己看懂了，可是到了用代碼來搭建一個卷積神經網絡時，我發現自己有太多模糊的地方。這次還是基於MINIST數據集搭建一個卷積神經網絡，首先給出一個基本的模型，然后再用Batch Norm、Dropout和早停對模型進行優化；在此過程中說明我在調試代碼過程中遇到 ...
深度學習之卷積神經網絡
，結點，單元，像素點，patch 局部感受野的大小 = 濾波器的大小 1、 引入 在人工神經網絡 ...