原文:[PyTorch 學習筆記] 3.2 卷積層

本章代碼:https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson nn layers convolution.py 這篇文章主要介紹了 PyTorch 中常用的卷積層,包括 個部分。 D D D 卷積 卷積有一維卷積 二維卷積 三維卷積。一般情況下,卷積核在幾個維度上滑動,就是幾維卷積。比如在圖片上的卷積就是二維卷積。 一 ...

2020-08-30 09:20 0 504 推薦指數:

查看詳情

學習筆記Pytorch深度學習-網絡卷積

卷積概念 什么是卷積? 以上圖為例,中間為卷積核,在輸入圖像上進行滑動,當滑動到當前位置時,其卷積運算操作是對卷積核所覆蓋像素,進行權值和對應位置處像素的乘加: \(\ output= (7*0+7*(-1)+6*0+7*(-1)+7*5+6*(-1)+6*0+6 ...

Fri Aug 07 06:53:00 CST 2020 0 606
PyTorch筆記--卷積的實現

卷積的模塊在PyTorch中分為一維、二維和三維。在函數名上的體現是1d、2d、3d。 一維卷積,輸入的尺度是(N, C_in,L_in),輸出尺度(N,C_out,L_out)。一維卷積一般用於文本數據,只對寬度進行卷積,對高度不卷積。 二維卷積, 輸入 ...

Thu Aug 19 05:41:00 CST 2021 0 123
[PyTorch 學習筆記] 3.3 池化、線性和激活函數

本章代碼:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 這篇文章主要介紹了 PyTorch 中的池化、線性和激活函數。 池化 池化的作用則體現在降 ...

Mon Aug 31 18:21:00 CST 2020 0 1186
pytorchpytorch學習筆記(一)

原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch?   pytorch是一個基於python語言的的科學計算包,主要分為兩種受眾: 能夠使用GPU運算取代 ...

Sun Jan 27 00:38:00 CST 2019 0 2656
學習筆記TF014:卷積、激活函數、池化、歸一化、高級

CNN神經網絡架構至少包含一個卷積 (tf.nn.conv2d)。單層CNN檢測邊緣。圖像識別分類,使用不同類型支持卷積,減少過擬合,加速訓練過程,降低內存占用率。 TensorFlow加速所有不同類弄卷積卷積運算。tf.nn.depthwise_conv2d,一個卷積輸出邊接到另一 ...

Thu May 25 09:31:00 CST 2017 0 6891
學習筆記Pytorch深度學習-網絡之池化、線性、激活函數

池化(Pooling Layer) 圖1 左-最大值池化、右-平均值池化 池化定義 池化運算是對信號進行“收集”並“總結”。由於池化操作類似蓄水池收集水資源,因此得名池化。 (1)收集 通過池化運算將信號由多變少,圖像尺寸由大變小的過程; (2)總結 如圖1中 ...

Fri Aug 07 06:59:00 CST 2020 0 1593
tensorflow 1.0 學習卷積

在tf1.0中,對卷積重新進行了封裝,比原來版本的卷積有了很大的簡化。 一、舊版本(1.0以下)的卷積函數:tf.nn.conv2d 該函數定義在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py。 參數: input: 一個4維 ...

Fri Jun 02 18:40:00 CST 2017 1 10592
卷積和池化學習

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡(CNN)由輸入卷積、激活函數、池化、全連接組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積:用它來進行特征提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3 ...

Thu Sep 21 17:51:00 CST 2017 0 1292
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM