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搜索资源 - 笔记:动手学深度学习pytorch(卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶)
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伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记
伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05:卷积神经网络基础;LeNet;卷积神经网络进阶 微信昵称:WarmIce 昨天打了一天的《大革命》,真挺好玩的。不过讲道理,里面有的剧情有点为了“动作”而“动作”,颇没意思。但是Ubi的故事还是讲得一如既往得好。 言归正传,这3节课,前两节没什么意思,充其量复习了计算卷积层输出的特征图大小的公式: $ \mathbf{floor}((in_size + padding – kernel_size)/stri
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:49152
提供者:
weixin_38720653
笔记:动手学深度学习pytorch(卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶)
– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积,称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层。 1×11 \times 11×1卷积核可在不改变高宽的情况下,调整通道数。1×11 \times 11×1卷积核不识别高和宽维度上相邻元素构成的模式,其主要计算发生在通道维上。假设我们将通道维当作特征维,将高和宽维度上的元素当
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:818176
提供者:
weixin_38528180