maxpool 第7页

卷积和池化的反向

卷积和池化的反向卷积和池化的反向传播推倒参考链接卷积和池化的反向传播推倒池化一般分为maxpooling和averagepooling，对于maxpooling进行反向传播梯度时，先将梯度矩阵还原成未进行maxpool

杨海er·2020-09-11 12:52

tensorflow笔记第五讲CNN

目录引入卷积感受野全零填充tensorflow描述卷积层函数tf.ketas.layers.conv2D批标准化池化Poolingtf.keras.layers.MaxPool2D函数舍弃DropoutCNN

Drone_xjw·2020-09-10 21:46

pytorch系列文档之Pooling layers详解（MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d）

MaxPool1dtorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode

yrwang_xd·2020-08-24 05:58

文本分类（5）-TextCNN实现文本分类

1EYoqAcW238saKy3uQCfC3w提取码：ilzeimportnumpyasnpimportloggingfromkerasimportInputfromkeras.layersimportConv1D,MaxPool1D

番茄要去皮·2020-08-24 04:48

人群密度估计 CrowdCount

CrowdNet:ADeepConvolutionalNetworkforDenseCrowdCounting》2015CVPR论文采用了两个网络（3x3和5x5）的融合，可以理解为不同的网络提取的特征不同，上面MaxPool

weixin_30765505·2020-08-23 07:57

pytorch中的nn.Module和nn.functional模块

通常我们会importtorch.nnasnn，以下都基于nn来表述：1.激活函数：nn.Relunn.Sigmoidnn.Tanhnn.Softmax2.模型层：nn.Linearnn.Conv2dnn.MaxPool2d

qq_33160678·2020-08-22 13:31

VGG16系列IV: 参数计算

.以下是汇总表.LayerNameTensorSizeWeightsBiasesParametersInputImage227x227x3000Conv-155x55x9634,8489634,944MaxPool

Elffer·2020-08-22 12:00

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition（VGG）笔记

MAXPOOL窗口是2、步长也是2，初始通道数为64，在通道没有达到512之前，每池化一次通道数都

weixin_44700424·2020-08-22 04:44

Keras快速搭建简易缺陷检测网络

fromkerasimportbackendasKfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Conv2D,MaxPool2D

玖耿·2020-08-22 01:17

Keras快速搭建简易CNN训练Cifar10数据集

importkerasasKfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Conv2D,MaxPool2D

玖耿·2020-08-22 01:44

tl.layers.BatchNormLayer使用

Conv2dLayer(net_in,act=tf.identity,shape=(3,3,3,32),strides=(1,1,1,1),padding='SAME',name='conv_1')net=MaxPool2d

yalesaleng·2020-08-19 22:58

[菜鸟备忘录](pytorch官网教程笔记——60分钟闪电战)

AutomaticDifferentiation笔记1：.norm()的用法x=torch.randn(3,requires_grad=True)print(x)y=x*2whiley.data.norm()conv2d->relu->maxpool2d

我的口袋怕黑·2020-08-19 21:36

001 Conv2d、BatchNorm2d、MaxPool2d

Conv2dhttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html#conv2dtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros')stride：卷积的步伐（Strideofthec

SilentLittleCat·2020-08-19 05:04

pytorch中的model.eval()和BN层

self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU(),nn.MaxPool2

weixin_30684743·2020-08-19 04:10

Pytorch中的Conv1d()和Conv2d()函数

文章目录一、Pytorch中的Conv1d()函数二、Pytorch中的Conv2d()函数三、Pytorch中的MaxPool1d()函数四、pytorch中的MaxPool2d()函数参考资料一、Pytorch

潘多拉星系·2020-08-19 02:06

【工具代码】Pytorch简单小网络模板——Lenet5

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu1=nn.ReLU()self.pool1=nn.MaxPool2d(2)self.conv2=nn

jcfszxc·2020-08-18 15:13

CNN经典网络模型发展史：LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet（持续更新）

LeNet这是最早用于数字识别的CNN，标志着CNN的真正面世7层（1Input+3Cov+1FC+1OutputAlexNet网络增大（5Cov+3maxpool+1SoftmaxDataAugmentation

RCNN·2020-08-17 17:05

Pytorch 抽取vgg各层并进行定制化处理

这时候可以使用vgg的原始结构用class重写一遍，但是这样的方式比较慢，并且容易出错，下面给出一种比较简单的方式defdefine_vgg(vgg,input_channels,endlayer,use_maxpool

xiaoxifei·2020-08-17 17:25

pytorch 中的view 参数使用方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=n

skyfengye·2020-08-17 13:22

深度学习-神经网络调参技巧

trainloss与testloss结果分析1、trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）2、trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool

Ethan的博客·2020-08-16 10:33

pytorch应用（三）参数初始化

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,5)#nn.init.xavier_uniform(self.conv1.weight)self.pool1=nn.MaxPool2d

陌生的天花板·2020-08-16 09:07

利用Pytorch对CIFAR10数据集分类（二）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,8,3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(8,64,3,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d

CZZ_CS·2020-08-16 05:04

编程速记(4)：Pytorch篇-搭建神经网络-卷积/池化/全连接层参数的计算-以CIFAR10数据集为例

本文以CIFAR10数据集为例介绍参数的计算过程（主要涉及到torch.nn.Conv2d、torch.nn.Linear、torch.nn.functional.maxpool2d）下面是用来处理CIFAR10

Leeyegy·2020-08-16 05:12

Downsample 平移不变性

antialiased-cnns/tree/430d54870a2c1c5b258fd38f5f796df44aefee79/models_lpfBaselineAnti-aliasedreplacement[nn.MaxPool2d

ShellCollector·2020-08-14 23:53

Keras 使用 Lambda 层

fromtensorflow.python.keras.modelsimportSequential,Modelfromtensorflow.python.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2D,MaxPool2D

驿无边·2020-08-14 15:40

nn.MaxPool2d()的kernel_size为tuple用法

https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/878956261.nn.Conv2dnn.Conv2d输入信号的形式为(N,Cin,H,W),N表示batchsize，Cin表示channel个数，H，W分别表示特征图的高和宽。参数说明：stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int,

Douzi1024·2020-08-14 13:33

Keras 成长之路（四）构建CNN-LeNet5模型并处理MNIST手写数字集（CNN卷积神经网络）

的预测结果Showmethecode导包#顺序模型fromkerasimportSequential#网络，卷积，扁平化，Dropoutfromkeras.layersimportDense,Conv2D,MaxPool2D

koko_TT·2020-08-13 22:10

tensorflow版本错误

跑程序出现ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting2from1for‘max_pooling2d_2/MaxPool’(op:‘MaxPool

处女座的柚子·2020-08-13 15:27

Pytorch学习第二讲：网络创建

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn

Vivianyzw·2020-08-13 12:33

3D点云学习：SECOND目标检测③源码注释

self.vfe：对应论文中的VFE，与论文介绍不同的是，源码中使用的是平均法求特征，没有使用卷积+maxpool的方法.spconv.Spar

themasterbi·2020-08-13 10:19

Pytorch学习笔记

torchandtorchvisiontorch.nn使用torch.nn搭建简单模型的代码如下：torch.optimtroch.transformstorch.transforms.Composetorch.nn.Conv2dtroch.nn.MaxPool2dtorch.nn.BatchNorm2dtorch.nn

iceks·2020-08-12 11:51

Pytorch实现姿态识别（二）——视频分析C3D的网络架构

),padding=(1,1,1))kernel_size=(3,3,3)：第一个3：一共16帧，当前处理3帧；第二、三个3：H,W的大小；padding=(1,1,1)：三维、高、宽都填充1②nn.MaxPool3d

wa1tzy·2020-08-11 13:18

【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建

目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro

*pprp*·2020-08-11 11:23

基于pytorh的MNIST手写体识别代码

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2)self.maxpool1=nn.

luckyboy101·2020-08-10 06:37

实现简单卷积神经网络实现MNIST手写数据集的识别（python+tensorflow）

四层卷积神经网络，前两个卷积层由covonlution-relu-maxpool操作组成#1，加载必要的编程库，开始计算图绘画importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.contrib.learn.python.learn.d

MarkJhon·2020-08-09 23:34

GAN训练营

self.features=nn.Sequential(OrderedDict([('conv1',nn.Conv2d(3,10,3,1)),('prelu1',nn.PReLU(10)),('pool1',nn.MaxPool2d

Zain Lau·2020-08-05 04:41

torch.nn.MaxPool2d

classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False

Charles.zhang·2020-08-05 01:47

AlexNet

inputlayerkernelkernel_numstridepadoutputparameters227*227*3CONV111*11*3964055*55*96(11*11*3)*96=35K55*55*96MAXPOOL13

windawdaysss·2020-08-04 06:30

Pytorch实战使用ResNet50/101/152实现Cifar-10的分类任务

版本3.6为适应cifar-10中32×32的图片尺寸，对resnet中进行修改，所有层的channel数量都没有进行修改，其中conv1中的(k=7,s=2,p=3)改为(3,1,1),conv2中的maxpool

baddeku·2020-08-03 21:48

pytorch七：常用的神经网络层

东城青年·2020-08-03 21:24

学习笔记|Pytorch使用教程12(网络层-池化-线性-激活函数层)

使用Pytorch版本为1.2池化层——PoolingLayer线性层——LinearLayer激活函数层——ActivationLayer作业一.池化层——PoolingLayer1.nn.MaxPool2d

NotFound1911·2020-08-03 21:51

pytorch maxpool和卷积尺寸问题

padding为1时，偶数与maxpool对的上，奇数对不上padding为0时，奇数与maxpool对的上，偶数对不上解决：nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,ceil_mode

ShellCollector·2020-08-03 18:04

深度之眼Pytorch框架训练营第四期——池化、线性、激活函数层

文章目录九、池化、线性、激活函数层1、池化层（*PoolingLayer*）（1）概述（2）`PyTorch`实现`nn.MaxPool2d()``nn.AvgPool2d``nn.MaxUnpool2d

Ikerlz·2020-08-03 13:51

Pytorch入门一：卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

目录1.pytorch介绍2.卷积神经网络（CNN）3.PyTorch中的卷积神经网络3.1卷积层：nn.Conv2d()3.2池化层：nn.MaxPool2d()4.实现MNIST手写数字识别4.1引入库函数

GuDoerr·2020-08-03 12:48

深度学习--第10篇: Pytorch卷积层,池化层,线性层和激活函数层

池化层,线性层和激活函数层1.卷积层ConvLayer1.1卷积1d/2d/3d1.2nn.Conv2d1.3转置卷积nn.ConvTranspose2.池化层PoolingLayer2.1最大池化nn.MaxPool2d2.2

w风的季节·2020-08-03 11:37

pytorch —— 池化、线性、激活函数层

收集：多变少；总结：最大值/平均值1.1nn.MaxPool2d功能：对二维信号（图像）进行最大值池化；nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation

努力努力努力努力·2020-08-03 11:06

12池化、线性、激活函数层

一、池化层——PoolingLayer1.1池化层概念池化运算:对信号进行“收集”并“总结”，类似水池收集水资源,因而,得名池化层“收集":多变少“总结":最大值/平均值1.2nn.MaxPool2dnn.MaxPool2d

G5Lorenzo·2020-08-03 11:05

PyTorch学习笔记（14）池化线性激活函数

池化、线性、激活函数池化层PoolingLayer池化运算：对信号进行“收集”并“总结”，类似水池收集水资源，因而得名池化层“收集”：多变少“总结”：选取最大值或平均值nn.MaxPool2d功能对二维信号

TongYixuan_LUT·2020-08-03 11:20

tensorflow2.0 --- MaxPool2D/MaxPooling2D

官方文档作用计算最大值池化定义def__init__(self,pool_size=(2,2),strides=None,padding='valid',data_format=None,**kwargs)输入如果data_format=‘channels_last’，输入为4维张量(batch_size,rows,cols,channels)；如果data_format=‘channels_fi

M_O_·2020-07-29 09:32

从零开始学keras之卷积神经网络介绍

它是Conv2D层和MaxPool

小小谢先生·2020-07-29 00:35

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