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RSS订阅原创 【动手复现经典模型】GoogLeNet
在 Inception 中由四条并行路径组成, 前三条路径使用窗口大小分别为 1x1, 3x3 和 5x5 的卷积层, 从不同的空间大小中提取信息. 中间两条路径在输入上执行 1x1 卷积, 以减少通道数, 从而降低模型的复杂性. 第四条路使用 3x3 最大池化层, 然后使用 1x1 的卷积层改变通道数. 这四条路都使用合适的填充来使得输入与输出的高和宽一致, 最后将每条线路的输出在通道维度上连结, 构成 Inception 块的输出. 超参数一般是每层的输出通道数。玩梗 or 致敬LeNet🤣。
2023-12-05 20:25:18
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原创 【动手复现经典模型】NiN
NiN 的想法是，在每个像素位置用一个全连接层，将权重连接到每个空间位置，可以视为 1 x1 卷积，或作为在每个像素位置上独立作用的全连接层。NiN 从一个普通的卷积层开始，后面是两个 1x1 卷积层，这两个 1 x1 卷积层充当带有 ReLU 激活函数的逐像素全连接层，第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。NiN 完全取消了全连接层，使用了一个 NiN 块，其输出通道等于标签类别的数量，最后放一个全局平均池化层(每个通道算出一个平均值)，经过 softmax 生成一个对数概率。
2023-12-05 20:08:50
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原创 【动手复现经典模型】VGG
原始的 VGG 网络有五个卷积块, 其中前两个块中各有一个卷积层, 后三个块中包含两个卷积层, 第一个模块中有 64 个输出通道, 后续模块将输出通道翻倍, 直到达到 512, 该网络使用了 8 个卷积和 3 个全连接层, 也称为 VGG-11。这里用到的数据集是FashionMNIST，但是做了一些小处理，将原来28x28的图片放大到了224x224，这是因为AlexNet用在ImageNet数据集上的，仅为了简单复现，不需要用到ImageNet数据集。
2023-12-04 21:14:34
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原创 【动手复现经典模型】AlexNet
AlexNet 采用了 Dropout 来控制全连接层的复杂度，而 LeNet 只采用了权重衰减（正则化）同时 AlexNet 还采用了大量的图像增强数据，如翻转、裁切和变色等，使得模型更加健壮，更大的样本量减少了过拟合。这里用到的数据集是FashionMNIST，但是做了一些小处理，将原来28x28的图片放大到了224x224，这是因为AlexNet用在ImageNet数据集上的，仅为了简单复现，不需要用到ImageNet数据集。ReLU 激活函数计算简单，且训练更加容易。
2023-12-04 08:42:28
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原创 打印神经网络各层的输出形状
在学习神经网络的时候，总是会出现mat1 和 mat2 不能相乘的问题，其实就是神经网络的某一层的输入和上一层的输出不对应，那如何在定义好网络结构之后进行检查呢？
2023-12-03 09:13:24
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空空如也
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