MLP的隐藏层宽度为32、64、128、256、512或1024,激活函数为GELU或ReLU,并在MLP中使用了归一化层。对于KAN,隐藏层宽度为2、4、8或16,B样条网格数为3、5、10或20,B样条次数为2、3或5,B样条范围为[-1,1]、[-2,2]或[-4,4]。所有实验均训练了20个周期,但在UrbanSound8K数据集上,模型训练了40个周期。
UNeXt:32 64 128 160 256 UNet:64 128 256 512 1024 在这里面就减少了很多的参数量 2.2 卷积阶段 有三个conv block,每个block都有一个卷积层(传统Unet是两个)、批量归一化层和ReLU激活。我们使用的内核大小为3×3, stride为1,padding为1。编码器的conv块使用带有池窗口2×2的max-pooling层,而解码器的con...
(明明我根本不care这些具体任务,为什么让我看这么多不相关的代码,天哪!!!),导致在论文和网络的核心思想理解上会有一定困难。 因此,我把最近看的Attention、MLP、Conv和Re-parameter论文的核心代码进行了整理和复现,方便各位读者理解。 项目会持续更新最新的论文工作,欢迎大家follow和star该工作,若项目在复现和整理过程...
torch.nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,stride=1,padding = 1), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(stride=2,kernel_size=2) ) self.dense = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(14*14*128,1024), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Dropout(p=0.5), torch.nn.Linear(1024,10) ) def forward(...
importtorchmlp_mixer=MlpMixer(num_classes=1000,num_blocks=10,patch_size=10,tokens_hidden_dim=32,channels_hidden_dim=1024,tokens_mlp_dim=16,channels_mlp_dim=1024)input=torch.randn(50,3,40,40)output=mlp_mixer(input)print(output.shape) ...
mlp_mixer=MlpMixer(num_classes=1000,num_blocks=10,patch_size=10,tokens_hidden_dim=32,channels_hidden_dim=1024,tokens_mlp_dim=16,channels_mlp_dim=1024) input=torch.randn(50,3,40,40) output=mlp_mixer(input) print(output.shape) 1. ...
🤖PaddlePaddle Visual Transformers (PaddleViTorPPViT) is a collection of vision models beyond convolution. Most of the models are based on Visual Transformers, Visual Attentions, and MLPs, etc. PaddleViT also integrates popular layers, utilities, optimizers, schedulers, data augmentations, training/...
importtorchmlp_mixer=MlpMixer(num_classes=1000,num_blocks=10,patch_size=10,tokens_hidden_dim=32,channels_hidden_dim=1024,tokens_mlp_dim=16,channels_mlp_dim=1024)input=torch.randn(50,3,40,40)output=mlp_mixer(input)print(output.shape) ...
Res-18(Wightman et al., 2021) 64 12M 1.8G 70.6 Res-18(SPC) 64 3M 0.6G 69.1 Res-18(SPC) 96 7M 1.3G 73.6 Res-18(SPC) 128 11M 2.2G 75.3 Table 11. Results (%) of Res-18 and Res-18(SPC) on four small-scale datasets Networks NC MIN C10 C100 Fashion Params FLOPs Res-18(Wigh...
隐层1:1024个节点 隐层2:512个节点 隐层3:128个节点 输出层:25个节点,因为宝石分类问题中分类数目是25. 这样的网络结构直接拿来使用,能够运行起来,但准确率一定不高。因为本题中猫的分类数目是12,需要修改网络结构。 In [14] # 定义DNN网络实现宝石识别 class MyDNN(paddle.nn.Layer): def __init__(sel...