批次大小(Batch Size):每次更新权重时使用的样本数量。 正则化参数(Regularization Parameter):用于控制模型复杂度,防止过拟合。 在PyTorch 中,nn.Module 类使用 _parameters 这个有序字典来管理模型中的所有可学习参数。这些参数通常是模型中的权重和偏置项,它们会在训练过程中通过反向传播算法进行更新。 Module容器-Con...
targets trainloader = DataLoader(TensorDataset(X_train, y_train), batch_size=256, shuffle=True) X_test = test.data.unsqueeze(1)/255.0 y_test = test.targets 然后是LeNet5的网络模型(torchvision中内置了部分经典模型,但LeNet5由于比较简单,不在其中) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
Batch_Size 太小,算法在 200 epoches 内不收敛。 随着Batch_Size 增大,处理相同数据量的速度越快。 随着Batch_Size 增大,达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。 由于上述两种因素的矛盾, Batch_Size 增大到某个时候,达到时间上的最优。 由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值,因此 Batch_Size 增大到某些时...
输入为1批量(batch_size)5通道,100*100的图像 输出为1批量,10通道,98*98的图像 卷积层为10个,5通道,3*3大小 由于卷积是滑动式的,中心点移动了98个单位(即100-2),3*3的卷积核大小,边缘需要减去两格,因此输出是98*98的图像大小。 4、padding的引入 要使输出图像大小不变,则需要padding。 padding即在原图...
Advanced CNN 一、GoogLeNet Inception Module:而为了减少代码的冗余,将由(卷积(Convolution),池化(Pooling)、全连接(Softmax)以及连接(Other))四个模块所组成的相同的部分,封装成一个类/函数。 1、Inception Module 以卷积核大小(kernel_size)为例,虽然无法具体确定某问题中所应使用的卷积核的大小。但是往往可以有...
batch_size=4指定了每个批次(batch)中包含的图像样本数量。在这个示例中,每个批次包含4张图像。 shuffle=True表示在每个迭代中对数据进行随机洗牌,以增加模型的泛化能力。 num_workers=2指定了用于数据加载的线程数量,加快数据加载速度。 最终,trainloader对象可以用于在训练神经网络时,迭代地加载图像数据并输入模型进行...
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False) (layer1): Sequential( ...
summary(model, input_size=(3, 512, 512), batch_size=-1)#同样是summary函数,注意与方法二的区别input_size=(3, 512, 512) ModuleNotFoundError: No module named 'torchsummary' pip install torchsummary 计算量方法一:thop的使用,输出计算量FLOPs和参数量parameter ...
首先我们要知道深度学习模型,如CNN和autoencoder,可以用于不同类型的输入数据: 视频,是三维的;形状(batch_size、channels、depth、height、width)用于nn.Conv3d输入。 图像,是二维的;形状(batch_size、channels、height、width)用于nn.Conv2d输入。 文本和音频,都是一维的;形状(batch_size、channels、num_features)用...
将Batch Size从64增加到128,平均训练时间减少到4.66s ± 583ms。 五、提高学习率 使用Superconvergence来代替指数衰减。 在训练开始时学习率为0,到中期线性地最高值(4.0),再慢慢地降到0。 这使得我们的训练时间下降到3.14s±4.72ms。 六、再次增加Batch Size、缩小缩小网络规模 ...