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模型定义池化层和卷积层
艾文教编程
领域专家: 大数据技术领域
2023-01-12 21:54:25
课时名称
课时知识点
模型定义池化层和卷积层
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PyTorch学习笔记(三)
定义
各种卷积池化线性激活层
Environment OS: macOS Mojave Python version: 3.7 PyTorch version: 1.4.0 IDE: PyCharm 文章目录0. 写在前面1. 卷积与转置卷积1.1
卷积层
1.2 转置
卷积层
2. 池化与去池化2.1
池化层
2.2 去
池化层
3. 线性连接4. 激活函数4.1 sigmoid4.2 tanh4.3 ReLU4.4 ReLU 的修改版们 0. 写在前面 本文记录一下使用 PyTorch 建立神经网络
模型
中各种层的
定义
方法,包括
卷积层
(卷积、转置卷积)、
池化层
(平均池化、最大池化、反池化)、全连接层、激活函数层。这里主要记录对于二
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与
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习中一种非常重要的网络结构,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等任务。CNN 的突出优势在于能够有效地从原始数据(通常是图像)中自动学习到丰富、抽象且具有判别力的特征。而在 CNN 中,
卷积层
(Convolutional Layer)和
池化层
(Pooling Layer)是最核心的两种层次结构,它们通过不同的操作机制相互配合,为后续的网络层提供高质量的特征表示。下面将对
卷积层
与
池化层
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