除了Dropout这一常用的正则化机制外,主要的正则化方法包括三种类型:L1正则化(也称为Lasso正则化)通过将所有权重的绝对值添加到损失函数中实现;L2正则化(也称为Ridge正则化)通过将所有权重的平方值添加到损失函数中实现;ElasticNet正则化则以加...
1. 典型网络(Classical network) 典型的卷积神经网络包括:AlexNet、VGG、ResNet、InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet。 以AlexNet 网络为例,AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 中包含了几个比较新的技术点,也首次在 ...
上表是Resnet不同的结构,上表一共提出了5中深度的ResNet,分别是18,34,50,101和152,首先看表的最左侧,我们发现所有的网络都分成5部分,分别是:conv1,conv2_x,conv3_x,conv4_x,conv5_x,之后的其他论文也会专门用这个称呼指代ResNet50或者101的每部分。例如:101-layer那列,101-layer指的是101层网络,首先...
1.先定义网络:写网络Net的Class,声明网络的实例net=Net(), 2.定义优化器 optimizer=optim.xxx(net.parameters(),lr=xxx), 3.再定义损失函数(自己写class或者直接用官方的,compute_loss=nn.MSELoss()或者其他。 4.在定义完之后,开始一次一次的循环: ①先清空优...
net=Net(13,1)# 输入13个特征,输出1# 定义loss loss_func=torch.nn.MSELoss()# 优化函数 optimizer=torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=0.01)#训练 x_train=torch.Tensor(np.array(X_train))y_train=torch.Tensor(np.array(y_train))x_test=torch.Tensor(np.array(X_test))y_test=torch.Tensor(...
使用短接结构(Skip Connections):这是ResNet解决梯度消失问题的核心机制。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 使用ReLU和He初始化的简单示例importtorch.nnasnnclassSimpleNetwork(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNetwork,self).__init__()self.layer1=nn.Linear(10,50)nn.init...
net.zero_grad() out.backward(torch.randn(1,10)) 在继续之前,让我们复习一下所有见过的类。 torch.Tensor - A multi-dimensional array with support for autograd operations like backward(). Also holds the gradient w.r.t. the tensor. nn.Module - Neural network module. Convenient way of encapsula...
一、PyTorch搭建U-Net U-Net是一个独特的全连接网络,其结构包括一个收缩路径和一个对称的扩展路径,两者之间通过跳跃连接传递信息。这种设计使得U-Net能够在不使用任何先验知识的情况下,有效地实现图像分割任务。 在PyTorch中,我们可以使用以下代码来搭建U-Net模型: class UNet(nn.Module): def __init__(self, ...
我用PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(CIFAR10 数据集篇)! 详细介绍了卷积神经网络LeNet-5 的理论部分和使用 PyTorch 复现 LeNet-5 网络来解决 MNIST 数据集和 CIFAR10 数据集。然而大多数实际应用中,我们需要自己构建数据集,进行识别。因此,本文将讲解一下如何使用 LeNet-5 训练自己的数据。
net=Net(X_train.shape[1])# pip install graphviz # mac上安装graphviz 需要用 brew install graphvizann_viz(net,view=True) 我们首先在构造函数中创建模型的层。forward()方法是奇迹发生的地方。它接受输入 x 并允许它流过每一层。 有一个相应的由PyTorch定义到向后传递backward()方法,它允许模型从当前发生...