PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分類數據集top-5上取得了4.94%的錯誤率,首次超越了人工分類的錯誤率(5.1%)。PReLU增加的計算量和過擬合的風險幾乎為零。考慮了非線性因素的健壯初始化 ...
api: CLASStorch.nn.PReLU num parameters ,init . ,device None,dtype None 注意參數和ReLU不一樣的 原理: PReLU x max ,x a min ,x 其中,a是一個學習參數,默認a是對所有通道的,如果參數有通道數,則不同的a是對應不同通道的 參考 . PReLU pytorch . 完 ...
2021-12-11 16:34 0 876 推薦指數:
PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分類數據集top-5上取得了4.94%的錯誤率,首次超越了人工分類的錯誤率(5.1%)。PReLU增加的計算量和過擬合的風險幾乎為零。考慮了非線性因素的健壯初始化 ...
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ import torch a = torch.FloatTensor(3,4) # 3行4列 a ...
目錄 An easy way Save and reload Train on batch Optimizers CNN An easy way 使 ...
PReLU激活函數,方法來自於何凱明paper 《Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》 PReLU激活 PReLU(Parametric ...
張量基本概念: 張量其實就是tensor,和tensorflow里的基礎數據結構相同,本質就是N維數組; 張量的提出本質是為了優化底層數學計算速度; C++和python這種解釋型語言相比之所以有優越性,本質就是因為所有類似於內置類型的數值都是采用連續內存直接存儲; 而python ...
在煉丹師的路上越走越遠,開始入手pytorch框架的學習,越煉越熟吧。。。 1. 張量的創建和操作 創建為初始化矩陣,並初始化 隨機數矩陣 tensor類型和形狀 tensor和numpy(array)的相互 ...
PyTorch安裝: https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch基礎: 張量:包括零維(常數),一維(數組/列表/元組),二維(矩陣)...... 張量的創建: torch.tensor(list/array ...
在神經網絡訓練時,還涉及到一些tricks,如網絡權重的初始化方法,優化器種類(權重更新),圖片預處理等,繼續填坑。 1. 神經網絡初始化(Network Initialization ) ...