在PyTorch中的使用 01 什么是CNN 卷积神经网络,应为Convolutional Neural Network,简称CNN,一句话来说就是应用了卷积滤波器和池化层两类模块的神经网络。显然,这里表达的重点在于CNN网络的典型网络模块是卷积滤波器和池化层。所以,这里有必要首先介绍这两类模块。 1.卷积滤波器 作为一名通信专业毕业人士,我对卷积一...
为了加深对CNN的理解,基于Pytorch复现了LeNet,AlexNet,ResNet等经典CNN模型,源代码放在GitHub上,地址传送点击此处。 一、问题描述 基于训练集数据,训练一个模型,利用训练好的模型预测未知图片中的动物是狗或者猫的概率。 训练集有25,000张图片,测试集12,500 张图片。 数据集下载地址:kaggle.com/datasets/sha 二、...
在PyTorch 中,权重通常是指 nn.Module 中定义的 Parameter 类型的对象,尤其是那些代表连接权重的参数。 用途: 权重用于控制输入特征对输出的影响程度。 在训练过程中,权重通过反向传播算法进行更新以最小化损失函数。 示例: 在多层感知机(MLP)中,每一层之间的连接都有对应的权重。 在卷积神经网络(CNN)中,卷积核...
PyTorch学习系列教程:卷积神经网络【CNN】 机器学习人工智能神经网络卷积神经网络pytorch 前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络,也就是DNN,其源起于MLP网络,经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持,使得网络在层数深的情况下能够有效训练,并大大增强了网络的信息表达能力(神经网络模型本质上...
用pytorch帮我写一个cnn CNN(Convolutional Neural Network)是一种深度学习神经网络模型,主要应用于图像识别和处理领域。CNN 能够自动提取和学习图像中的特征,并可通过训练和调整参数来识别和分类图像。 具体来说,CNN 可以完成以下任务: 图像分类:通过训练模型,CNN 可以将图像分类为不同的类别,例如人、车、猫等。
理解CNN的重要一步就是可视化,包括可视化特征是如何提取的,提取到的特征形式以及模型在输入数据上的关注点等。 1|01.CNN卷积可视化 卷积核在CNN中负责提取特征,可视化卷积核能够帮助人们理解CNN各个层在提取什么样的特征,进而理解模型的工作原理。例如在Zeiler和Fergus 2013年的paper中就研究了CNN各个层的卷积核的不同...
《Pytorch - CNN模型》 2020年10月5号,依然在家学习。 今天是我写的第四个 Pytorch程序, 这一次我想把之前基于PyTorch实现的简易的传统的BP全连接神经网络改写成CNN网络,想看看对比和效果差异。 这一次我设计的是一个两个卷积层,两个全连接层的网络,模型如下描述。
pytorch CNN猫狗分类代码 猫狗识别数据集 出现问题: 这个数据集和手写数字识别的数据集不一样,它没有单独的label分类对应的文件夹,但是它每张图片的 命名非常规范都是cat.X.img或者dog.X.img,所以要先把每张图片对应的标签读取出来。这时候我参考了别人的博客使用os.listdir("D:/pycharm/maogoushibie/maogou/...
除了第 14.7 节中描述的单次多框检测之外,基于区域的 CNN 或具有 CNN 特征的区域 (R-CNN) 也是将深度学习应用于对象检测的许多开创性方法之一 (Girshick等人,2014 年)。在本节中,我们将介绍 R-CNN 及其一系列改进:fast R-CNN ( Girshick, 2015 )、faster R-CNN ( Ren et al. , 2015 )和掩模 R-CNN...
1 卷积神经网络(CNN)简介 在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中,我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型,仍占用了1G左右的GPU内存,因此需要探索更加节约资源的方式。 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主...