前面的1x1 的layer用来减少输入的特征的channel，最后的一个1x1 layer用来增加输出特征的channel。这样保证...
事实上,通过对卷积核的观察,我们的debug效率可以提升,也可以知道有多少神经元在网络中没有起到作用,也可以优化网络结构,甚至可以利用CNN对图片进行非真实渲染(关于深度学习在非真实渲染上的应用,如果有机会,我或许会拿出一篇来专门介绍)。
保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。 比如,3个步长为1的3×33\times33×3卷积核的一层层叠加作用可看成一个大小为7的...\times33×3卷积层。这样我们就可以用两个3×33\times33×3卷积级联(叠加)起来代替一个5×55\times55×5卷积。 具体如下 ...
从图中可以看出,ResNeXt除了可以增加block中3×3卷积核的通道数,还可以增加cardinality的分支数来提升模型的精度。ResNeXt-50和ResNeXt-101都大大降低了对应ResNet的错误率。图中,ResNeXt-101从32×4d变为64×4d,虽然增加了两倍的计算量,但也能有效地降低分类错误率。 在2019年何凯明团队开源了ResNeXt_WSL,ResNeXt_...
减少了参数的数量:如果假设在经过卷积之后数据的通道数不变,一直是C。 3个 的卷积核: 1个 卷积核: Training batch_size 设置成256 采用带有动量的随机梯度下降法,momentum 设置为0.9 regularization by weight decay 5*10-4 在最后三层全连接层的前两层运用了dropout方法,概率设置为0.5. ...
预处理 图片的预处理就是每一个像素减去了均值,算是比较简单的处理。 卷积核 整体使用的卷积核都比较小(3x3),3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。 3 × 3 which is the smallest size to capture the notion of left/right, up/down, cent... ...
class Decoder(nn.Layer): ''' 用于构建解码器模块 * `cur_stage`(int): 当前解码器所在层数 * `cat_size`(int): 统一后的特征图通道数 * `up_size`(int): 特征融合后的通道总数 * `filters`(list): 各卷积网络的卷积核数 * `ks`: 卷积核大小(默认为3) * `s`: 卷积运算步长(默认为1) * ...
1.3 卷积层 通过过滤器或者被称为核的处理,将感受场的数值分别乘以过滤器中对应位置的数值并求和,可以提取较高级的特征,这个过程被称为卷积,卷积核有不同的过滤方式,通过这些过滤所起到的效果也有所不同。 轮廓核(Outline Kernel)——用于突出显示像素值中的巨大差异。
在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型,但是LSTM层的参数量较大,这就带来以下问题:一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合;二是为了尽量避免过拟合,...
Ascend C提供了多层级的0-3级API,随着级别增高,API使用的自由度降低,易用性增强。开发者可以根据需要选择合适的API,使用最通俗易懂的高级接口快速搭建算子逻辑,使用自由灵活的低级接口进行复杂的逻辑实现和性能调优。这样做的主要作用是: 降低复杂指令的使用难度 ...