o707191418的博客

竞赛地址 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer苦于学了cs231n和pytorch之后没有东西拿来练手，就去kaggle上找了一个入门竞赛，MNIST手写数字识别，这个比赛把MNIST数据集拆分成了42000的trainset和28000的testset。然后自己跟着cs231n的模式一步步写网络，pandas+numpy预处理数据，重写che...

文章参考:http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/cs231n assignment2 - http://cs231n.github.io/assignments2019/assignment2/文章目录整体流程1. 定义网络结构2. 前向传播3. 定义损失函数（Loss）4. 反向传播5. 更新权重实例-AlexNet-p...

文章目录1- layers.py1- layers.py

文章目录1- layers.py中dropout部分实现2- layer_utils.py加入的几个dropout层函数3- fc_net.py的修改，加入dropout判断4- 结果1- layers.py中dropout部分实现def dropout_forward(x, dropout_param): """ Performs the forward pass for (...

查询网上的方法之后，记录一下解决我的问题的方法。最开始cs231n文件夹下应该是没有这两个文件的，然后运行的时候报错。代码中其实也提到了解决方案：The fast convolution implementation depends on a Cython extension; to compile it you need to run the following from the cs23...

下面是cs231n-assignment2中的Spatial Batch Norm的介绍中对于此处空间归一化的解释，为什么对shape为NCHW的图像数据进行Batch Norm时需要计算NHW维度的mean和varIf the feature map was produced using convolutions, then we expect every feature channel’s...