池化

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 256, 1, 1]的解决方案

在运行pytorch代码的时候，当其中存在BN层，并且你还存在输出的结果为1x1卷积，（如全局平均池化），在验证集的时候就很会出现这个问题：ValueError:Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining
正在学习的浅语·2023-01-12 17:33

pytorch搭建TextCNN与使用案例

TextCNN算法流程整体流程是将词拼接在一起，一句话构成一个特征图根据卷积核得到多个特征向量每个特征向量全局池化，选最大的特征作为这个特征向量的值拼接特征值，得到句子的特征向量全连接后得到目标维度的结果完整代码
呆萌的代Ma·2023-01-12 14:39

HLS：卷积神经网络LeNet5的实现与测试

LeNet5共分为7层：C1，卷积层S2，池化层C
Lytain2022·2023-01-12 14:35

【计算机视觉】Pooling层的作用以及如何进行反向传播

Pooling层CNN一般采用averagepooling或maxpooling来进行池化操作，而池化操作会改变featuremap的大小，例如大小为64×64的featuremap使用2×2的步长池化后
秋天的波·2023-01-12 11:45

66.物体检测算法：区域卷积神经网络（R-CNN）系列

1.R-CNNps：在计算机视觉中，深度学习之前，分类器用的是SVM2.兴趣区域（RoI）池化层目的是为了让每个锚框都可以变成一个自己想要的形状。
chnyi6_ya·2023-01-12 08:47

几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）

卷积向下取整，池化向上取整。
郑建宇Jy·2023-01-12 07:41

pytorch 手动顺序搭建resnet18、附带训练代码、测试代码

手动顺序搭建resnet18文件名：mode_resnet18importtorchfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，全连接层，构建网络结构辅助工具,2d
默凉·2023-01-12 00:25

与线程池有关的一些知识

1线程池1.1为什么使用线程池线程的创建和销毁是比较耗时的，利用池化技术可以减少这些消耗。线程池一般是要维护几个核心线程等待任务去执行的，这样可以提高响应速度。同时使用线程池也可以更方便的对线程进行管
·2023-01-11 19:42

深度学习入门系列（总结篇）

如果层与层之间不再是单一的激活函数，而是用池化层和卷积层代替，就变成了卷积神经网络（CNN），为了解决
整得咔咔响·2023-01-11 19:39

TensorFlow实战5——TensorFlow实现AlexNet

823fromdatetimeimportdatetime4importmath5importtime6importtensorflowastf78batch_size=329num_batches=10001011defprint_activations(t):12'''打印每一个卷积层或池化层输出
weixin_30344795·2023-01-11 17:33

深入理解ECAPA-TDNN——兼谈Res2Net、ASP统计池化、SENet、Batch Normalization

概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构ECAPA-TDNNTDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame
DEDSEC_Roger·2023-01-11 11:23

Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数

当ceil_mode=true时，将不足kernel_size大小的数据保存，自动补足NAN至kernel_size大小；当ceil_mode=False时，剩余数据不足kernel_size大小时，直接舍弃。例如：inputs的大小为5*5，max_pool中kernel_size为2inputs=[0000011111222223333344444]当ceil_mode=True时：00|00
柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:33

DL小笔记

常用方法：1、加入池化层，如Max-pooling（相比平均池化，最大池化计算简单而且能够更好的保留纹理特征）；2、加入卷积层，下采样的过程是一个信息损失的过程，而池化层是不可学
可莉害了呢·2023-01-11 10:54

深度学习之基于CNN和VGG19实现灵笼人物识别

VGG19网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。但是它的训练时间过长，调参难度大，并且需要的存储容量大，不利于部署。本次基于CNN和VGG19，对灵笼人物进行识别。
starlet_kiss·2023-01-11 07:34

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第三部分、Network网络架构

第三部分、Network网络架构1.CNN架构1）局部连接(感受域)2）权值共享3）池化4）完整的CNN架构5）CNN的问题2.Self-attention架构1）窗口思想2）计算权重3）添加未知项4）
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

alexnet实现cifar-10分类

Relu激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么keras常用函数Dense()函数--全连接层Conv2D（）函数--卷积层MaxPooling2D()函数--池化层
郭小傻·2023-01-11 06:40

go 对象池化组件 bytebufferpool使用详解

目录1.针对问题2.使用方法3.源码剖析1.针对问题在编程开发的过程中，我们经常会有创建同类对象的场景，这样的操作可能会对性能产生影响，一个比较常见的做法是使用对象池，需要创建对象的时候，我们先从对象池中查找，如果有空闲对象，则从对象池中移除这个对象并将其返回给调用者使用，只有在池中无空闲对象的时候，才会真正创建一个新对象另一方面，对于使用完的对象，我们并不会对它进行销毁，而是将它放回到对象池以供
·2023-01-11 05:23

分析神经网络参数量及计算量

知乎上有一篇文章，介绍了网络的时间复杂度和空间复杂度https://zhuanlan.zhihu.com/p/31575074只有卷积操作和全连接操作会有参数的增加，池化不会。
Ooo。·2023-01-10 19:39

【无标题】

，一般关心这5个参数即可卷积池化层提取图像特征，全连接层进行图像分类，代码中写成两个模块，方便调用(nn.Sequen
一个小腊鸡·2023-01-10 16:55

五、CNN-LSTM数据驱动模型

卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加而成，在每个卷积层与池化层之间都有relu激活函数作用来加速模型
如灬初·2023-01-10 11:01

对BN（batch normlization）层的理解

有时间就补一点的样子，慢慢写BN层简述：BN层是神经网络里的一层，如同卷积、池化层等等一样，同样有数据的输入、输出，同时参与正向传播和反向传播。
绛洞花主敏明·2023-01-10 07:10

关于batchnormlization理解

wz博客辅助理解上图展示了一个batchsize为2（两张图片）的BatchNormalization的计算过程，假设feature1、feature2分别是由image1、image2经过一系列卷积池化后得到的特征矩阵
luxxxxxxx_·2023-01-10 07:38

【深度学习】CNN计算

池化：没有pad2、CNN参数数量3、FCLayer参数数量emmmmmm4、全连接和卷积的关系全连接层也可以被视为是一种极端情况的卷积层，其卷积核尺寸就是输入矩阵尺寸，因此输出矩阵的高度和宽度尺寸都是
littlemichelle·2023-01-10 05:08

Pytorch深度学习记录：对CIFAR-10的深度学习模型搭建与测试

前言CIFAR-10介绍下载、分类与读入数据集数据集下载解压与分类数据集读入数据搭建神经网络卷积层（Convolutionallayer）池化层（Poolinglay）残差网络（ResidualNetwork
不在海里的章鱼·2023-01-10 02:59

【Pytorch学习笔记十一】卷积神经网络（CNN）详细介绍（组成、常见网络模型）

文章目录1.为什么要使用卷积神经网络2.卷积神经网络的结构组成2.1卷积层1.卷积计算过程2.卷积计算过程中的参数4.多通道卷积计算过程2.2其它层1.池化层（pooling）2.dropout层3.全连接层
QHCV·2023-01-10 02:27

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P11讲 (CNN卷积神经网络高级篇)

1.GoogLeNet：蓝色的块是卷积，红色的块是池化，黄色的是softmax减少代码冗余：函数/类当网络结构复杂，对于类似或者相同的子结构，就可以把这个子结构（块）封装成一个类GoogleNet，常被用作基础主干网络
努力学习的朱朱·2023-01-09 22:20

GraphSAGE的四个聚合函数

GCNAggregatorGCN的归纳式学习版本PoolingAggregator先对中心节点的邻居节点表示向量进行一次非线性变换，然后对变换后的邻居表示向量进行池化操作（meanpooling或者maxpooling
Okay灬·2023-01-09 21:39

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文翻译

2）传统方法：使用像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测3）优点：平移不变性，基本组件(卷积层、池化层和激活函数)作用于局部输入区域，并且只依赖于相对的空间坐标4）缺点：存储开销很大；计算效率低下
彼时云歌杳·2023-01-09 11:25

神经网络理论及应用答案,神经网络理论名词解释

它在原始的输入中应用可训练的滤波器trainablefilters和局部邻域池化操作localneighborhoodpoolingope
普通网友·2023-01-09 11:23

【转载】关系抽取之远程监督算法

本文转自：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/11598294.html目录一、关系抽取综述二、远程监督关系抽取算法的滥觞三、多实例学习和分段最大池化四、句子级别的注意力机制一
byn12345·2023-01-09 09:28

超分辨率重建DRCN

提高感受野的方法：增加网络的深度（即增加卷积层的个数或者是增加池化层的个数。但是这两种方法都有缺点，卷积层引入了更多的参数，池化层丢失了一些关键信息）感受野越大可以利用的上下文信息就越
南妮儿·2023-01-09 08:48

Pytorch 实现DenseNet网络

DenseNet的特性：（1）神经网络一般需要使用池化操作缩小特征图尺寸来提取语义特征。
乐亦亦乐·2023-01-09 07:14

卷积层里的多输入多输出通道、池化层

池化层二维最大池化：返回滑动窗口中的最大值。就是一个动态的滑动过程。池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅。在
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-09 06:27

python实现卷积操作

0.前言卷积神经网络与全连接神经网络类似,可以理解成一种变换,这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成.本文就“卷积”部分稍作介绍.1.卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算,是两个实质函数之间的一种数学运算
uodgnez·2023-01-09 06:56

卷积层里的填充和步幅、卷积层里的多输入多输出通道、池化层

来控制输出形状的减少量步幅是每次滑动核窗口时的行/列的步长，可以成倍的减少输出形状输出通道数是卷积层的超参数每个输入通道有独立的二维卷积核，所有通道结果相加得到一个输出通道结果每个输出通道有独立的三维卷积核池化层返回窗口中最大或平均值缓解卷积层会位置的敏感性同样有窗口大小
宁のbobo·2023-01-09 06:19

Pytorch从0到1之卷积神经网络——(5)

开篇卷积神经网络是深度学习模型中一个经典的模型，在图像处理方面的应用非常广泛，有很多基本操作例如卷积，池化，填充，全连接等大家可以参考卷积神经网络简介Pytorch实现卷积神经网络引入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms
programmerphil·2023-01-09 05:05

卷积神经网络-识别手写体数字

卷积有多少个卷积核就可以做多少次卷积，从而得到多少个特征图，然后拼成立方体池化操作->maxpooling再卷积这次的输入时上一次池化输出的特征值结果再池化Flatten()->把特征图拉平，形成一个一维的向量
随便写写诶·2023-01-09 05:31

卷积神经网络发展

首先给出卷积&池化计算之后尺寸的计算
hongyesuifeng·2023-01-09 05:57

9. 卷积神经网络的简单理解及实现

下图表示的是对二维矩阵样本数据进行卷积操作的演示2.池化层池化层的作用
Austin6035·2023-01-09 05:25

几个卷积神经网络总结

有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、各网络的概述二、各网络的详细介绍一、各网络的概述LeNet——卷积层（含激活函数）+池化层
tt丫·2023-01-09 03:46

Faster-Rcnn

1.2处理过程：1.首先，使用一组covn(卷积)+relu+pooling(池化)提取输入图像的特征图。（原理看2.1）2.之后
小张专注Debug·2023-01-08 05:51

学习日记2021-03-16论文学习

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210316101836650.png基于显著增强分层双线性池化网络的细粒度图像分类陈珺莹,陈莹*
Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

ZFnet论文翻译及解读

文章目录一、介绍二、方法(有监督学习)1、反卷积网络（可视化）1.1、反池化（上采样）1.2、反激活1.3、转置（反）卷积三、训练细节四、卷积网络可视化4.1、模型改进4.2、局部遮挡敏感性分析4.3、
秋天的风儿·2023-01-07 16:01

基于Pytorch的LeNet实现CIFAR数据集分类（俺的代码注解）

代码是由b站up【霹雳吧啦Wz】的源码进行注解和稍微改动过的，初学者可以去看up的视频，讲的非常透彻一、认识网络结构首先我们开看一下LeNet的网络结构：卷积+池化（下采样）+卷积+池化+三个全连接层计算卷积输出大
_ultraviolence_·2023-01-07 14:36

深度学习基础知识（二）--- 卷积操作与池化操作

这里并不介绍卷积操作具体是如何进行的，关于这点，很多文章都有介绍。本文主要介绍一下为何会广泛使用卷积操作？参考资料：《DeepLearning》https://mooc.study.163.com/learn/2001281004?tid=2001392030#/learn/content?type=detail&id=2001728690卷积运算主要通过三个重要的思想来帮助改进机器学习系统：稀疏
Teeyohuang·2023-01-07 08:13

二、Pytorch的常规组件

Pytorch的常规组件1.最大池化操作importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFm=nn.MaxPool2d(3,stride=
614b阿智·2023-01-07 08:13

卷积神经网络之-Alexnet学习

目标识别目标识别：目标是什么目标检测：目标是什么位置在哪里目标分割：像素的对前景与背景分类目标跟踪：动态目标的轨迹Alexnet前向传播换一种表达方式三个卷积层三个池化层三个全连接层激活函数用ReLu，
码啥码·2023-01-07 07:59

PyTorch深度学习快速入门教程

Transforms的使用4、常见的Transforms5、torchvision中的数据集使用6、DataLoader的使用7、神经网络的基本骨架—nn.module8、卷积操作9、神经网络—卷积层10、神经网络—池化层的使用
^_^linger^_^·2023-01-07 06:54

SPP的理解

SPP，通过不同池化核大小的最大池化进行特征提取，提高网络的感受野。
沐辰光·2023-01-06 22:35

【笔记】Attention-based Memory video portrait matting

太水了不想写了，这篇基本上完全参考了RobustHigh-ResolutionVideoMattingwithTemporalGuidance仅在降采样到上采样的特征操作过程间加了池化操作，及LR-ASPP
Kaleidoscope-·2023-01-06 20:57
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