name: "relu2" type: "ReLU" bottom: "conv2" top: "conv2" } CNN的结构分析—Pooling层 使用卷积核提取的大量特征,产生超高的维度,面临着表示困难的问题,且直接叠加的卷积层会产生更庞大的卷积特征集合。Pooling层一般作为显著性选取和降维的作用存在。 Pooling明显地降低了特征图的维度 使用MeanPooling的方式,...
self.conv2 = nn.Conv2d(planes[0], planes[1], kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes[1]) self.relu2 = nn.LeakyReLU(0.1) def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu1(out) out ...
(conv + relu)* 2 + pooling层有两个这样的结构。 后一部分是: (conv + relu)* 3 + pooling层,有两个完整的这样的结构,随后是一个(conv + relu)的结构,最终得到一张feature map。 在这里conv layer中有一个比较细节的地方: 所有的conv层都是:kernel_size=3, padding=1,stride=1 这种设置能够使layer...
# 输入x -> conv1 -> relu -> 2x2窗口的最大池化 x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) # 输入x -> conv2 -> relu -> 2x2窗口的最大池化 x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) # view函数将张量x变形成一维向量形式,总特征数...
(ReLU1): ReLU() (pooling1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (ReLU2): ReLU() (pooling2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1,ceil_mode=False)...
回到第二个图的激活节点上,激活节点前后都有一个伪量化节点。如果这个激活是Relu,而Relu是不需要感知数据量化参数的,那么前后的两个伪量化节点是可以删掉一个的(留下的一个是用来量化Conv输出的);但如果激活不是Relu,而是前面提到的Swish、Gelu这些,那么前后两个伪量化节点都是需要保留的。
为什么使用relu而不再使用sigmoid函数？api 卷积就是进行特征的提取，观察更加仔细，然而，观察仔细就意味着数据多，运算量增加，这就需要使用池化层以减少计算量 Pooling层主要的作用是特征提取，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参数数量。Pooling的方法很多，最常用的是Max Pooling。池化层也有...
最后输出序列经过 global average pooling 聚合特征,然后接上 FC 层进行分类即可。 Mixer Layer 中整体结构和 Transformer 编码器类似,只不过内部不存在自注意力模块,而是使用两个不同类型的 MLP 代替,其分别是 channel-mixing MLPs 和 token-mixing MLPs。channel-mixing MLPs 用于在通道 C 方向特征混合,从上图中...
一个经典的卷积神经网络(ConvNet),VGG[31]在图像识别方面取得了巨大的成功,其简单的架构由一堆conv、ReLU和 pooling 组成。随着Inception [33, 34, 32, 19], ResNet[12]和DenseNet[17]的出现,很多研究的兴趣转移到精心设计的架构上,使得模型越来越复杂。最近的一些架构是基于自动[44,29,23]或手动[28]架构搜...
接下来是激活函数,之前 CNN 中 relu 是标配,咱们为了向 Swin 看齐学习,换成 gelu,和 Transformer 一样激活函数少一点 不只是激活函数,norm 也换,从 bn 换成 ln 就这样,ConvNeXt Block 诞生了!!! PS:这一点就很工程化,它也没有详细从原理说为啥这样好,咱也不知道咱也不敢问,性能提升就行了 🎯 下采样...