relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x 最后是模型的训练过程: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = LeNet5() optimizer = optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in trange(10): for X, y in...
卷积神经网络(CNN)是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络,如图像数据(可以看作二维的像素网格)。与FC不同的地方在于,CNN的上下层神经元并不都能直接连接,而是通过“卷积核”作为中介,通过“核”的共享大大减少了隐藏层的参数。 简单的CNN是一系列层,并且每个层都通过一个可微函数将一个量转化为另...
fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): # 最大池化,2*2的窗口滑动 x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # 如果滑动窗口是方形,可以直接写一个数 #把所有特征展平,num_flat_features(x)==x.size()[1:].numel() x = x.view(-1, self.num_flat_features(x...
在实际应用中往往将卷积层与ReLU层共同称之为卷积层,所以卷积层经过卷积操作也是要经过激活函数的。具体说来,卷积层和全连接层(CONV/FC)对输入执行变换操作的时候,不仅会用到激活函数,还会用到很多参数,即神经元的权值w和偏差b;而ReLU层和池化层则是进行一个固定不变的函数操作。卷积层和全连接层中的参数会随着...
▲图2-7 FC组成的常规神经网络 02 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络,如图像数据(可以看作二维的像素网格)。与FC不同的地方在于,CNN的上下层神经元并不都能直接连接,而是通过“卷积核”作为中介,通过“核”的共享大大减少了隐藏层的参数。
3. 全连接层(FC) 在经过数次卷积和池化后,我们最后会先将多维的图像数据进行压缩“扁平化”,也就是把[height, width, channel]的数据压缩成长度为height x width x channel的一维数组,然后再与全连接层连接(这也就是传统全连接网络层,每一个单元都和前一层的每一个单元相连接,需要设定的超参数主要是神经元...
CONV3层用于重建的卷积层。FC3层由于最终输出为一个像素,FC3也配合CONV3完成重建。 上面两张图分别展示了本论文提出的算法在主客观质量与其他方法的比较。 上图展示了本论文提出的网络的复杂度与其他方法的比较。几种参与对比的算法中,FSRCNN 表现最好,并且运算量也最少,但是其灵活性不佳。由于利用反卷积层放大...
self.fc3= nn.Linear(84, 10)defforward(self, x): x=self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x=self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x= x.view(-1, 16 * 5 * 5) x=F.relu(self.fc1(x)) x=F.relu(self.fc2(x)) x=self.fc3(x)returnx#模型初始化model =ModelNet()#优化器初始化opt...
YOLACT将问题分解为两个并行的部分,利用 fc层(擅长产生语义向量)和 conv层(擅长产生空间相干掩模)来分别产生“掩模系数”和“原型掩模” 。然后,因为原型和掩模系数可以独立地计算,所以backbone 检测器的计算开销主要来自合成(assembly)步骤,其可以实现为单个矩阵乘法。通过这种方式,我们可以在特征空间中保持空间一致性...
用3*3的卷积核,可保持图像卷积后尺寸不变。 图片引自: https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic Stride/步长 上图是步长为1的情况,如果步长为 2,就是相当每隔两行或者两列进行卷积,实际上起到了降维的作用,就是卷积后的feature map尺寸会变小。