从中文上来讲,这个参数的意义从卷积核上的一个参数到另一个参数需要走过的距离,那当然默认是1了,毕竟不可能两个不同的参数占同一个地方吧(为0)。更形象和直观的图示可以观察Github上的Dilated convolution animations,展示了dilation=2的情况。 groups:决定了是否采用分组卷积,groups参数可以参考groups参数详解 bias:...
Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')记住，在将样本数据传递给 Conv2d 层之前，确保其形状为 (batch_size, channels, height, width)。参数 in_channels：输入通道数。指定输入数据的通道数。例如，对于RGB图像，i...
bias:偏置参数,该参数是一个bool类型的,当bias=True时,表示在后向反馈中学习到的参数b被应用。 padding_mode:填充模式, padding_mode=‘zeros’表示的是0填充 。 二、通过调整参数来感受这些参数 1、结果1 import torch import torch.nn as nn # 输入是一个N=20,C=16,H=50,W=100的向量 m = nn.Conv...
参数：kernel_regularizer，bias_regularizer和activity_regularizer 当使用大型数据集和深度神经网络时，通常必须使用正则化。通常，遇到应用L1或L2正则化的情况—如果发现过拟合的迹象，在网络上使用L2正则化。应用的正则化量是需要针对自己的数据集进行调整的超参数，0.0001-0.001区间是一个比较适合的初始值。参数：ker...
bias：是否添加偏置项，默认为True。方法：forward：执行卷积操作，输入为张量格式的数据。reset_parameters：使用凯明均匀分布初始化卷积核的权重和偏置。Linear类： 参数： in_features：输入特征的数量，即前一层的输出特征数。 out_features：输出特征的数量，即本层的神经元数量。 bias：是否...
输出out的结果和conv2d 的参数如下,可以看到,conv2d是有3个filter加一个bias # out的结果 Variable containing: (0 ,0 ,.,.) = -0.3065 -0.3065 -0.3065 -0.3065 -0.3065 -0.3065 -0.3065 -0.3065 -0.3065 (0 ,1 ,.,.) = -0.3046 -0.3046 -0.3046 ...
return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) Linear类和Conv2d类大同小异,初始化方法如下。所以我们可以使用model.fc1.weight.data,model.fc2.in_features等参数获取我们想要的关于全连接层的参数。我们可以使用model.fc3 = nn.Linear(model.fc2.out_features, num_class)的方式来更改最后的全连...
, bias=False),则当groups=1时,即为默认的卷积层,则conv.weight.data.size为[6,6,1,1],实际上共有6 * 6=36个参数;若group=3时,则每组计算只有out_channel/groups = 2个channel参与,故每一组卷积层的参数大小为[6,2,1,1],每一组共有6 * 2=12个参数,相当于每一组被重复用了3次(即group)次,...
Keras Conv2D 类具有以下参数: tensorflow.keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size,strides=(1,1), padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1), activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None,activit...