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GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进。 Inception 块 GoogL...

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LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中，AlexNet和VGG对LeNe...

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AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet作者对它们的卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet指明了深度卷积神经网络可以取...

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卷积层尝试解决这两个问题。 一方面，卷积层保留输入形状，使图像的像素在高和宽两个方向上的相关性均可能被有效识别； 另一方面，卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复...

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为了缓解卷积层对位置的过度敏感性 最大池化和平均池化分别取池化窗口中输入元素的最大值和平均值作为输出。 池化层的一个主要作用是缓解卷积层对位置的过度敏感性。 可以指定池化层的...

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1X1卷积核的作用： （1）对于channel维度的升维或者降维 例如128*128*64的图像，经过1*1*32的卷积核之后，变成了128*128*32的输出，在chann...

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{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": {}, "out...

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{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": {}, "ou...

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http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/ jupyter更换工作路径： https://blog.csdn.net/lwx35...

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{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "metadata": {}, "ou...

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{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "out...

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import torch from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt import ra...

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1、Sequential创建层 （1） 写法一 net = nn.Sequential( nn.Linear(num_inputs, 1) # 此处还可以传入其他...

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1、安装和使用Jupyter notebook https://www.zhihu.com/question/46309360/answer/254638807 2、note...

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sftp:/tmp> help bye 关闭 SFTP 会话 cd 切换服务器端目录 clear 清屏 exit finish your SFTP session...