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干货｜pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略

梯度下降算法需要我们指定一个学习率作为权重更新步幅的控制因子，常用的学习率有

视学算法·2022-08-15 07:05

PyTorch学习率衰减策略：指数衰减（ExponentialLR）、固定步长衰减（StepLR）、多步长衰减（MultiStepLR）、余弦退火衰减（CosineAnnealingLR）

梯度下降算法需要我们指定一个学习率作为权重更新步幅的控制因子，常用的学习率有0.01、0.001以及0.0001等，学习率越大则权重更新。

u013250861·2022-08-15 07:59

深度学习之 11 卷积神经网络实现

本文是接着上一篇深度学习之10卷积神经网络3_水w的博客-CSDN博客目录卷积神经网络1卷积基本操作◼卷积运算：定义卷积运算◼构造卷积层：将卷积运算封装成卷积层◼卷积的应用：卷积用来边缘检测◼反向传播训练卷积核2填充和步幅

水w·2022-08-05 10:36

深度学习图像分类（一）：LeNet

深度学习图像分类（一）：LeNet文章目录深度学习图像分类（一）：LeNet前言一、卷积神经网络1、核概念：2、卷积的理解3、步幅与填充4、通道：5、池化与采样6，卷积神经网络的意义7，小结二、LeNet

Arwin（Haowen Yu）·2022-07-21 18:57

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子，这里的最大池化窗口为2*2填充、步幅和多个通道这里基本与卷积层类似

哈哈哈捧场王·2022-07-19 07:07

一文解释清卷积神经网络中池化层的作用

拿最大池化举个例子：上图的例子是按步幅2进行2X2的最大池化时的处理顺序。最大池化是获得最大值的运算，“2X2”表示目标区域的大小。如上图所示，从2X2的窗口的移动间隔为2个元素。

大呼啦·2022-07-19 07:23

图像分类算法篇——LeNet-5

LeNet-5为卷积神经网络架构的鼻祖，它是由YannLecun于1998年创建，已经被广泛应用于手写体数字识别一、网络架构LeNet-5架构层类型特征图大小内核大小步幅激活函数OUT全连接——10——

樱花的浪漫·2022-07-18 07:33

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第7章卷积神经网络

目录第7章卷积神经网络7.1整体结构7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题7.2.2卷积运算7.2.3填充7.2.4步幅7.2.53维数据的卷积运算7.2.6结合方块思考7.2.7批处理7.3池化层7.4

feiwen110·2022-07-16 13:18

学习笔记五：卷积神经网络一

卷积原理1.4池化原理1.5Flatten1.6卷积池化总结二、卷积池化计算2.1.初识卷积2.2.CNN中的卷积层2.2.1二维卷积2.2.2三维卷积2.2.3卷积计算公式2.3填充（padding）、步幅

神洛华·2022-07-13 07:33

基于CNN卷积神经网络实现mnist手写数据集识别

目录一、CNN理论1.CNN结构2.卷积层2.1卷积运算2.2填充2.3步幅2.4三维数据的运算2.5多滤波器2.6批处理3.池化层二、CNN实现1.im2col原理与代码2.卷积层与池化层的实现4.CNN

泥签·2022-06-27 07:32

经典神经网络（ AlexNet，VggNet，NiN，GoogLeNet，ResNet）

#同时，步幅为4，以减少输

@秋野·2022-06-23 07:42

CNN卷积神经网络-PyTorch

动手学深度学习-CNN笔记一、从全连接层到卷积二、图像卷积1.卷积层2.学习卷积核参数3.特征映射和感受野三、填充(padding)四、步幅(stride)五、多输入多输出通道1.多输入通道2.多输出通道

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:34

（pytorch-深度学习系列）卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)

卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)之前写过一篇blog，描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系，但是并没有描述的很全面，这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding

我是一颗棒棒糖·2022-06-14 10:33

D2L深度学习：PyTorch深度探究，源码+思想原理

D2L填充(padding)与步幅(stride)一般来说，在上下一共填充PhP_hPh行，在左右一共填充PwP_wPw行，输出形状是：(nh−kh+ph+1)×(nw−kw+pw+1)(n_h-k_h

QinZheng7575·2022-06-14 10:18

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）卷积神经网络：填充(padding)和步幅(stride)

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）填充(padding)和步幅(stride)✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记

JoJo的数据分析历险记·2022-06-14 10:14

AlexNet网络和图解

此外，第一、第二和第五个卷积层之后都使用了窗口形状为3×3、步幅为2的最大池化层。紧接着最后一个卷积层的是两个输出个数为4096的全连接层。这两个巨大的全连接层带来将近1GB的模型参数。

Z.XiaoLu·2022-06-07 10:31

Pytorch 转置卷积

假设忽略通道，步幅为1且填充为0。输入张量形状为nh×nwn_

哇咔咔负负得正·2022-06-02 11:38

卷积神经网络——VGG

1.VGG块VGG块与基本卷积神经网络的基础组成部分类似：3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层非线性激活函数，如ReLU2×2池化窗口、步幅为2（每个块后

Desperado1024·2022-06-01 16:36

卷积神经网络基础（最详细）+如何写代码（Pytorch）+推荐学习顺序+心得感悟

神经网络中的各层卷积操作权重共享填充步幅3维数据的卷积运算激活函数输出层的激活函数卷积层的激活函数池化重叠池化池化层的特征BN层公式：全连接层神经网络的训练神经网络前向传递以及反向传播梯度更新的完整过程

MrRoose1·2022-05-31 07:57

Datawhale 《动手学深度学习》(二)

Zhiguo Ding·2022-05-22 21:18

Pytorch学习笔记（五）——CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法

一般的：卷积池化均向下取整一、卷积操作假设：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计算公式为：N=W−F+

酒与花生米·2022-05-13 07:13

3.2 CNN卷积神经网络基础知识-卷积操作(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

这一小节将为读者介绍卷积算法的原理和实现方案，并通过具体的案例展示如何使用卷积对图片进行操作，主要涵盖如下内容：目录3.2CNN卷积神经网络基础知识(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)卷积计算填充（padding）步幅

aiAIman·2022-05-13 07:37

Pytorch学习笔记（七）——CNN基础

raelum·2022-05-13 07:55

深度学习修炼（七）——卷积神经网络

文章目录7卷积神经网络7.1卷积网络和传统网络的区别7.2卷积7.2.1卷积过程画大饼7.2.2图像的不变性7.2.3互相关运算*(补充)7.2.4图像颜色通道*(补充)7.2.5步幅7.2.6多次卷积

弄鹊·2022-04-28 07:13

pytorch卷积神经网络_知识干货-动手学深度学习(pytorch)-06 卷积神经网络基础

卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。

weixin_40004057·2022-04-25 11:51

今天气温很高_2022年4月24日跑步日记

:22跑步地点：马路上当时气温：十九度左右污染指数：76（空气质量为良）跑步距离：5.45公里跑步时长：45分07秒平均配速：8分17秒平均心率:140次/分钟（数据错误）平均步频：186步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2022-04-24 15:07

深度学习笔记 —— 卷积层里的填充和步幅

有时候，如果输入图像的尺寸比较小，那么通过几层卷积之后尺寸就不能够支持继续做卷积了，从了限制了网络的深度填充通常设置成kernel_size-1，以保持输入输出尺寸一致，算起来比较方便importtorchfromtorchimportnndefcomp_conv2d(conv2d,X):#在维度的前面加入一个通道数和批量大小数X=X.reshape((1,1)+X.shape)Y=conv2d(

Whisper_yl·2022-04-16 07:05

深度学习系列笔记05卷积神经网络CNN

：2.2卷积层rand&randn函数记录torch.normal&torch.linspace函数记录2.3.图像中目标的边缘检测2.4.学习卷积核Conv2d函数记录2.5特征映射和感受野3填充和步幅

三木今天学习了嘛·2022-04-15 07:52

跑步日记

10公里，步频166，步幅79。3月30

章学长·2022-04-07 17:58

跑步1

可能是改变跑步姿势的原因，第一次跑步为了跟着领跑者的速度，我步幅比较大，用的大腿比较多，这一次改小步幅，频率可能比上一次快些，用的是小腿肌肉。缺点是路段的选择和配速。

猫云七·2022-04-07 12:44

Python必备技巧之字符数据操作详解

目录字符串操作字符串+运算符字符串*运算符字符串in运算符内置字符串函数字符串索引字符串切片字符串切片中的步幅将变量插入字符串修改字符串内置字符串方法bytes对象定义文字bytes对象bytes使用内置

·2022-03-23 12:31

深度学习用于计算机视觉

深度学习用于计算机视觉文章目录深度学习用于计算机视觉1、卷积神经网络简介1.1、卷积运算1.1.1、理解边界效应与填充1.1.2、理解卷积步幅1.2、最大池化运算2、在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络

前丨尘忆·梦·2022-03-19 09:44

今天2022第一次穿着短袖跑步_2022年3月11日跑步日记

跑步地点：体育场塑胶跑道当时气温：九度左右污染指数：99（空气质量为良）跑步距离：6.68公里跑步时长：46分50秒平均配速：7分01秒平均心率:----次/分钟（数据错误）平均步频：192步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2022-03-11 14:40

跟李沐学AI-动手学深度学习-卷积神经网络

文章目录从全连接层到卷积二维卷积层代码实现卷积层里的填充和步幅填充步幅代码实现多个输入和输出通道多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1*1卷积层二维卷积层总结多输入和多输出的代码实现总结：池化层二维最大池化层填充

洋-葱·2022-03-01 07:57

动手学深度学习——卷积层里的填充和步幅

1、填充填充（padding）是指在输⼊⾼和宽的两侧填充元素（通常是0元素）。给定（32x32）输入图像；应用5x5大小的卷积核，第一层得到输出大小28x28，第七层得到输出大小4x4；更大的卷积核可以更快的减少输出大小，形状从减少到。也就是行数和列数会较少。注：当想用一个大的卷积核又不想减少输出怎么办？就是进行填充，在输入的周围添加额外的行或者列。在很多情况下，我们会设置和来使输⼊和输出具有相同

橙子吖21·2022-03-01 07:26

动手学习深度学习——Task5卷积神经网络

一、卷积神经网络基础卷积神经网络的基础概念，主要有卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的概念。

梓涵学姐·2022-03-01 07:21

卷积层里的填充和步幅

文章目录P1填充和步幅1.1填充1.2步幅1.3总结1.4卷积输出维度计算公式理解P2代码P3Q&A✨1.这几个超参数的影响重要程度排序是怎么样的，核大小，填充和步幅✨2.为什么卷积核的边长一般取奇数？

吨吨不打野·2022-03-01 07:00

30天橙长计划#结构思考#第4天

【训练科学】2.1备好装备选好跑鞋，服装及其他装备；2.2控制强度通过心率，呼吸控制好训练强度；2.3充分热身做好拉伸，身姿端正，步幅适中，全脚着地；3.【由慢及快】从慢跑开始逐渐拥抱长跑。

张鑫沈阳·2022-02-22 03:27

慢跑PK力量训练

比如，慢跑和跑步（跑距离更短，步幅更小）对你的关节冲击很大，因为跑步时每跑一步，都有自身体重2～3倍的冲击力。这种冲击力来源于脚触碰地面时速度

茗予心声·2022-02-19 02:53

卷积神经网络

本文主要介绍一些卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。

潇潇墨风·2022-02-18 16:57

练笔

但此时却有一只穿着黑面布鞋的脚缓缓踏上了这条布满青苔的砖石路面，来人步幅不快却目光冷峻，他的左手拿着长条白布正慢慢的裹着右手，接着又开始裹着左手。

呦吼2017·2022-02-17 11:27

生活又回到了原点(六百七十五）

孟令奇心里也是没有底——毕竟钱绮雯现在班级排名是十三，期中考试进步幅度不会很大，要是进入前五名压力更大。“真是初生牛犊不怕虎！”

抱璞曲谨·2022-02-17 08:07

2020年10月9日跑步日记_今天是最近两周跑的最爽的一次

当时气温：14-15摄氏度跑步距离：6公里平均配速：5分38秒最快配速：5分26秒最慢配速：5分54秒平均心率：185次/分钟（数据错误）最大心率：207次/分钟（数据错误）平均步频：194步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2022-02-16 15:17

每次运动，都好过原地踏步

本次跑步频步幅数据不正常，疑似手机强制黑屏所致。再次强调，准备跑步的同学，为了你的漆盖半月板，一定要注意热身拉伸，跑步的姿势，不要步幅过大。

平凡生命·2022-02-16 11:35

9_卷积神经网络基础

本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。

Zaoze·2022-02-16 02:31

少年儿童传统礼仪您知多少会做多少？第一章个人仪容第二节举止有度之二、三、四┃山伯教育

需要主动调整的要素是：第一，步幅的阔狭。第二，步频的快慢。很显然，空间越

上学号·2022-02-15 06:28

马拉松训练 2018年8月28日

上海漕河泾开发区松江分区天气晴跑步时间19:09~19:40科目:5公里慢跑/8分钟拉伸平均配速:5:22平均心率:155平均步频:176平均步幅:1.06前天全程马拉松结束，跑出了PB,静时间是3:39

BILLCHENXIAOFU·2022-02-15 02:21

南拳基本步法之上步和退步和拖步和盖步和插步等

要点：步幅适当加大，前脚掌着地，重心下沉。拖步前脚向前跨一大步，后脚拖地跟一小步。要点：前脚向前跨步时要充分借助后脚的蹬劲，跨步的大小与拖步基本一致。

luckySmileBoy·2022-02-14 14:17

寻找自己的声音

他的到来打破威尔顿预备学院的正统古板的教学方法，以他自己独特的方法教会同学们把握当下，珍惜时间，充分发挥自己的能力，发挥自己所长，用自己的观点去思考，去创新，而不仅仅禁锢在书本上，甚至他让同学们把书撕掉，让每个同学按自己的步幅去行走

anniean·2022-02-13 21:23

2020年9月27日跑步日记今天超过10公里了

当时气温：17-18摄氏度跑步距离：13公里平均配速：7分03秒最快配速：5分28秒最慢配速：8分05秒平均心率：112次/分钟（数据错误）最大心率：135次/分钟（数据错误）平均步频：186步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2022-02-12 17:02

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