ReLU 第14页

@[TOC](Pytorch模型修改)

Pytorch模型修改修改模型层classifier=nn.Sequential(OrderedDict([('fc1',nn.Linear(2048,128)),('relu1',nn.ReLU())

CUMTZZP1618·2023-02-04 09:30

计算机视觉基础知识点（根据cs231n以及博客内容整理）

liuxiao214/article/details/81914743AlexNet(errot15.4%)第一个成功展现出卷积神经网络潜力的网络结构,自从Alexnet之后，卷积神经网络开始迅速发展使用relu

肥肥李·2023-02-03 23:03

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记第三章神经网络

文章目录1.阶跃函数的实现2.函数图形2.1阶跃函数2.2sigmoid函数2.3ReLU函数3.多维数组的运算3.1矩阵乘法3.2神经网络的内积4.三层神经网络的实现4.1第零层（input）到第一层的输入

FeverTwice·2023-02-03 18:30

卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络采用卷积

1、卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

wenangou·2023-02-03 17:29

动手深度学习-多层感知机

目录感知机多层感知机激活函数sigmoid函数tanh函数ReLU函数多层感知机的简洁实现参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/感知机模型：感知机模型就是一个简单的人工神经网络

百分之七.·2023-02-03 14:03

OpenMMLab(2)

图像分类与基础视觉基础卷积神经网络AlexNet是第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率；5个卷积层，3个连接层，共有60M个可学习参数；使用ReLU激活函数

anyiyzb·2023-02-03 14:55

深度学习中的normalization

relu可以解决，但可能出现梯度爆炸或消失。sigmoid也会导致梯度爆炸或消失。

化茧成蝶梦成真·2023-02-03 13:15

神经网络异或_Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录：神经网络前言神经网络感知机模型多层神经网络激活函数Logistic函数Tanh函数ReLu函数损失函数和输出单元损失函数的选择均方误差损失函数交叉熵损失函数输出单元的选择线性单元Sigmoi

weixin_39599046·2023-02-03 07:33

深度学习课后作业4

题目列表习题4-2试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。习题4-3试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决办法。

白小码i·2023-02-03 07:02

RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

out_channels=channel*2,kernel_size=3,stride=1,padding=1,groups=in_channel*2),nn.BatchNorm2d(in_channel*2),nn.ReLU

翰墨大人·2023-02-03 00:57

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(

Zking~·2023-02-02 18:02

16 PyTorch神经网络基础 [动手学深度学习v2]

参数绑定在不同的网络之间共享权重shared=nn.Linear(8,8)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),shared

Grin*·2023-02-02 16:49

【MMPose】Lite-HRNet替换激活函数（hardswish和hardmish）

hardswish和hardmish是两个比ReLu更强的激活函数，在姿态估计网络中使用可以带来一定的涨点，故本篇文章想要在mmpose中替换一下激活函数，测试一下两种新的激活函数的效果。

K.K.U·2023-02-02 13:27

PyTorch 深度学习实践第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

错错莫·2023-02-02 09:54

L01_机器学习基本概念（李宏毅机器学习_学习笔记）

结构化学习如何找到想要的函数(Function)1.建立一个含有位置参数的函数2.定义损失函数3.最优化(Optimization)模型的变形：Sigmoid→ReLUSigmoid\toReLUSigmoid→ReLU

cporin·2023-02-02 08:24

DL@starter@Perceptron感知机@简单神经网络

线性和非线性多层感知机从与非门到计算机小结从感知机到神经网络激活函数非线性激活函数step函数阶跃函数的实现(numpy)sigmoidfunctionsigmoid函数sigmoid函数和阶跃函数的比较图像相同点不同点ReLU

xuchaoxin1375·2023-02-02 08:32

图像分类/识别 ResNet

残差网络,最早的ResNet是由MSRA团队提出的一个152层的网络，在2015年的ILSVRC2015取得了冠军,比14年的VGG和GoogLeNet好了不少随着网络越来越深，大家发现，仅仅靠BN、ReLU

WX_Chen·2023-02-02 07:43

P13 PyTorch 激活函数1

生物学家对青蛙神经元（synapse)机制的研究，发现了基本结构,当多个输入的时候,输出并不是线性的,而是通过激活函数非线性输出.这里重点研究一些常见的激活函数.目录：1：sigmod2:tanh3:relu

明朝百晓生·2023-02-01 23:37

超参选择/修改

1.batchsize2.Optimizer:Adma,RMSProp,SGD3.Dropout4.inputchannels5.Activation:Sigmoid,ReLU

真憨假憨xzh·2023-02-01 20:40

PyTorch元模型：创建模型，导入数据并训练的基本构件

网络importtorchimporttorch.nnasnnclassDoubleConv(nn.Module):'''[conv,bn,relu]*2'''def__in

weixin_Saturn·2023-02-01 20:07

CV 计算机视觉常见网络总结应付面试版

AlexNetVGGGoogLeNetResNetResNeXtMobileNetMobileNetV1MobileNetV2MobileNetV3ShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV2EfficientNetEfficientNetV1EfficientNetV2AlexNet1、GPU加速、ReLu

玄心阮·2023-02-01 16:46

MobileNetV2简单理解

（2）之前的ResNetbottleneck最后的模块会使用非线性函数ReLU，而在MobileNet中则将最后的这个激活函

翔心未来·2023-02-01 14:36

yolov3实战超简单上手飞机与油桶数据集之替换bottlenet 为Mobilenetv2，顺便补充相关loss func

Input,Modelfromkeras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,ZeroPadding2D,DepthwiseConv2D,Add#relu6relu6

kui9702·2023-02-01 14:04

卷积神经网络的基本结构

整流线性单元（ReLU）它是卷积神经网络中一个重要的结构单元，对神经元有着激活的作业。池化层是一个特征压缩器，对上一层的特征进行压缩并尽可能减少图像的失真率，通过压缩特征使神经网络更具

计算机刘老师·2023-02-01 13:13

【深度学习笔记（五）】之卷积神经网络组成介绍

神经网络的结构是：输入层+隐藏层+激活函数+输出层卷积神经网络的组成：输入层+卷积层+激活函数+池化层+全连接层INPUT+CONV+RELU+POOL+FC（二）卷积层：所谓的卷积类似于图像空间域处理的卷积操作

开发小鸽·2023-02-01 13:12

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.

住在代码的家·2023-02-01 13:42

关于VGGNet网络结构浅谈（主要是VGG16结构）

Tensorflow2.6.0实现VGG16网络结构：1.首先看一下论文中一张表：注解：（1）可以看到表中从左->右网络结构逐渐变得更深和复杂；层数从11->11->13->16->16->19；（2）所有的激活函数使用的都是ReLU

Keep_Trying_Go·2023-01-31 23:59

MobileNet V3代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassh_swish(nn.Module):defforward(self,x):returnx*F.relu6

向上的阿鹏·2023-01-31 22:50

MobileNet-V2理解以及pytorch源码实现

需要加一个shortcut中间的3x3conv，采用的是群组卷积的特例，DepthWiseConv，此时gropus=hidden_channel论文中提出，当维度较低时，应该采用线性激活函数，高维时，采用ReLU6

是大糊涂不聪明·2023-01-31 22:50

论文笔记：NAFNet: Simple Baselines for Image Restoration

激活函数：在plain块中用GELU替换ReLU，因为它在保持图像去噪性能的同时，为图

love_lqz·2023-01-31 16:55

Pytorch 1.0.0版本问题（一）之module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘Flatten‘

nn.Flatten()函数的时候报错importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU

日子就这么过来了·2023-01-31 15:53

Pytorch学习遇到的问题

Pytorch学习遇到的问题：AttributeError:module‘torch.nn’hasnoattribute‘relu’importtorchimporttorch.nnx=nn.relu(

Chen Charlie·2023-01-31 15:51

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

详细代码实现文章目录一、感知机1.1单层感知机1.2训练感知机1.3收敛定理1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数2.2.1Sigmoid激活函数2.2.2Tanh激活函数2.2.3ReLU

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

【深度学习基础】手动实现多层感知器MLP神经网络（向前向后传播，relu激活函数，mse损失函数）

手动实现了一个有10个隐藏层的全连接神经网络的向前与向后传播（主要是完成学校作业…TAT）importtorchclassMLP_Scratch:def__init__(self,in_dim,hidden_dim,out_dim,num_hlayer):"""Args:in_dim:inputdatadimensionhidden_dim:MLPhiddenlayerdimensionout_d

秋芥子·2023-01-31 14:59

（九）学习笔记：动手深度学习（多层感知机 + 代码实现）

目录1.感知机1.1感知机的基本概念1.2感知机的训练算法1.3感知机的收敛定理1.4感知机的缺陷1.5感知机总结2.多层感知机2.1多层感知机的简介2.2常见激活函数2.2.1ReLU函数2.2.2sigmoid

卡拉比丘流形·2023-01-31 14:27

Python卷积神经网络CNN

：前言Python卷积神经网络CNN提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Python卷积神经网络CNN前言一、导入包二、介绍三、卷积过滤四、权重五、展示特征图六、用ReLU

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-31 14:10

2022.4.15_ch06-神经网络

全连接层：张量实现，层实现神经网络：张量实现，层实现激活函数：Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh输出层设计：[0,1]区间，和为1；[-1,1]误差计算：均方差，交叉熵汽车油耗预测实战神经网络代码

dgyzmyx_·2023-01-31 13:32

深度学习学习记录（六.神经网络）

激活函数使用relu函数。#创建W,b张量x=tf.random.normal([2,784])w1=

CountryTractor·2023-01-31 13:29

神经网络基础知识之激活函数

文章目录激活函数简介1、Sigmod激活函数2、Tanh激活函数3、Relu激活函数4、对比激活函数简介神经网络本身对数据信息能够进行并行处理，同时在处理过程中具有较强的自学习能力以及非线性逼近能力，而激活函数作为神经网络中神经元的核心

七层楼的疯子·2023-01-30 12:44

ECCV 2022 | 图像恢复的简单基线

在本文中，我们先展示如何从零开始搭建一个简单同时性能优秀的基线模型，然后进一步简化该模型：我们发现甚至连传统的激活函数（如ReLU，GELU，Sigmoid

旷视·2023-01-30 11:56

resnet18与resnet50

之后进行BN，ReLU和maxpool。这些构成了第一部分卷积模块conv1。然后是四个stage，代码中用make_layer()来生成stage，每个stage中有多

正则化·2023-01-30 08:01

Pytorch神经网络的搭建与训练入门

dataloader和module的基础知识可以参考这篇博客：Pytorch入门#完整的模型训练importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportMaxPool2d,ReLU

It is a deal️·2023-01-30 07:57

【初级】用nn.Module， nn.Sequential构造深度学习网络

1：一般把conv，dense等函数放到init函数里面，而nn.Functional一般用来连接一些不需要训练参数的层比如relu，bn等等2：forward方法是必须要重写的，它是实现模型的功能，实现各个层之间的连接关系的核心

WeissSama·2023-01-29 19:19

2019-05-02 Day11 整体结构&卷积层

Day11整体结构&卷积层7.1整体结构Conv->ReLU->(Pooling)类比Affine->ReLU7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题全连接层无法维持数据形状，需要拉平而卷积层可以保持形状不变

BA蓬莱传说·2023-01-29 17:00

BN、dropout的几个问题和思考

联想到权重初始化时，使用relu激活函数时若采用随机正太分布初始化权重的公式是sqrt(2.0/Nin)，其中Nin是输入节点数。

lecturekeke·2023-01-29 10:19

激活函数sigmoid、tanh、relu

转载自《动手学深度学习》(PyTorch版)在线书籍：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorchgithub：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch激活函数在不引入激活函数的神经网络中，多层神经网络经过线性变换，仍然等价于一个单层的神经网络。例如：只有一层的全连接神经网络公式为：H=XWo+bo

ywm_up·2023-01-29 09:21

深度学习三种常见的激活函数sigmoid、tanh和ReLU

问题在笔试问答题或面试中偶尔有涉及到激活函数的问题，这里简单总结一下深度学习中常见的三种激活函数sigmoid、tanh和ReLU，以及它们各自的特点和用途。激活函数激活函数的作用是什么？

qq_1041357701·2023-01-29 09:20

多角度理解sigmoid，relu和tanh激活函数

sigmoid激活函数函数表达式:函数图像：通过该图，可以看出对于sigmoid激活函数的一下几个特点：1.当输入大于零时，输出一定大于0.52.当输入超过6时，输出将会无限接近于1，该函数的辨别功能将会失效3.函数的阈值在0，1之间4.具有良好的对称性根据上述几个特点，我们可以初步总结sigmoid函数的应用场景：sigmoid的输出在0和1之间，我们在二分类任务中，采用sigmoid的输出的事

m0_56531353·2023-01-29 09:50

卷积神经网络中的激活函数sigmoid、tanh、relu

3、激活函数的性质3.1sigmoid激活函数3.2tanh激活函数3.3ReLU激活函数4、如何选择激活函数？5、神经网络中的隐藏层是什么？

chaiky·2023-01-29 09:20

NLP任务中, 被pad和unk的向量应该赋值为zero还是random呢？

pad一般选用一种“无损”的方法，比如CNN里用0向量（在relu激活+没有b的前提下，和变长序列是一样的），而RNN时pad随便补反正会（手动）mask掉。

friedrichor·2023-01-29 07:23

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