具体来说,ConvNeXt的参数数量可能因版本和配置而异。例如,较小的ConvNeXt模型可能具有数百万个参数,而较大的模型则可能具有数亿个参数。这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行更新,以最小化模型在训练数据上的损失函数。随着训练的进行,模型将逐渐学习到从输入到输出的映射关系,从而在未见过的数据上实现良好的泛化...
classConvNeXt_Stem(nn.Module):def__init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, groups=g, dilation=d)self.ln = LayerNorm(c2, eps=1e-6, data_format="channels_first")defforward(self, x):retu...