pytorch池化-阿里云

【PyTorch实战演练】Fast R-CNN中的RoI(Region of Interest)池化详解

0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文基于Ross Girshick在2015年发表的论文Fast R-CNN 讲解在Fast R-CNN中的RoI池化的作用及原理。...

Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积层、池化层、线性层、激活函数层）

前期回顾： Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transfo...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（二）

5.2 Conv1d conv1d 是一维卷积，它和 conv2d 的区别在于只对宽度进行卷积，对高度不卷积。5.2.1 函数定义torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dila...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（一）

一、前言本想着一篇博文直接写完基于PyTorch的深度学习实战，可写着写着发现字数都上万了。考虑到读者可能花了大力气对这么一篇博文看到失去了对PyTorch神经网络的耐心，同时也为了我个人对文章排版的整理，还是分成了分卷阅读。这里贴一下上篇博文：[深度学习实战]基于PyT...

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程也可获取。 nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大...

【Pytorch神经网络理论篇】 35 GaitSet模型：步态识别思路+水平金字塔池化+三元损失

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

【Pytorch神经网络理论篇】 13 深层卷积神经网络介绍+池化操作+深层卷积神经网络实战

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

Pytorch教程[05]torch.nn---卷积、池化、线性、激活函数层

一、Convolution Layers1.1 nn.Conv2d功能：对多个二维信号进行二维卷积主要参数：• in_channels：输入通道数• out_channels：输出通道数，等价于卷积核个数• kernel_size：卷积核尺寸• stride：步长• padding ：...