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RSS订阅原创 nn.ModuleList 和 nn.Sequential的区别
执行顺序自动按照定义的顺序执行，而需要在forward()方法中手动定义执行顺序。使用场景适合简单、线性结构的网络，而更加灵活，适用于需要复杂控制流的情况，比如循环、条件操作等。你可以根据具体需求选择合适的容器。
2024-10-09 20:24:38
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原创 【无标题】
单 GPU：可以通过或设置。多 GPU 并行：使用或者。记得将所有的模型和输入数据移动到指定的 GPU 上，否则会出现设备不匹配的错误。
2024-09-05 16:07:16
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原创 FPN和PAN
FPN的构建方式是从高分辨率的特征图开始向下采样，同时从低分辨率的特征图开始向上采样，将它们连接起来形成金字塔。在这个过程中，每一层特征图的信息都会与上下相邻层的特征图融合，这样可以使得高层特征图中的目标信息得以保留，同时低层特征图中的背景信息也可以被高层特征图所补充。经过这样的处理，FPN可以提高模型在多尺度检测任务上的精度，同时还可以在不影响检测速度的情况下提高检测速度。
2024-03-23 16:09:51
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原创 关于RNN的一些理解
用纸笔训练循环神经网络RNN_哔哩哔哩_bilibili什么是循环神经网络 RNN (深度学习)?_哔哩哔哩_bilibiliTransformer 的“老母亲”RNN_哔哩哔哩_bilibili通俗易懂的RNN-优快云博客
2024-01-20 22:07:44
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原创 对于Batch Normalization的一点理解
我们可以看到这里由于x1与x2的巨大分布差异性导致w1和w2对于loss的影响是不同的，loss对于w2的导数较大，对于w1的导数较小，这就导致了如果想要loss往最快的方向减小，w1和w2需要调整的的大小差距也过大，但是learn rate一般都是一样的，所以为了解决这个问题，我们需要将输入调整到尽量相似的分布，此外下图也比较有道理。
2024-01-09 19:31:23
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空空如也
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