有感

上午看到了一段文字:
以前小时候娱乐方式是和朋友出去打闹,你追我赶,从不用想过于复杂的东西。然而现在,游戏、音乐、电影充斥着我们的生活,一个游戏可能需要占据不少时间,上下班的路上可能被音乐占据,回家之后或许还要看个电影。大脑一直在接受着各种信息,从没有好好的停下来休息过。回过头,仔细看看,早就不记得音乐的旋律、歌词;也不记得电影讲的什么,内涵是什么;游戏又是否玩的开心呢。有时这些看似放松的方式,无疑只是给大脑增添了一些无用的信息。但人终究是神奇的,我也无法控制我自己做什么,有时。或许就是想听歌、看电影、打游戏。。。
感触颇深,回想这段时间自己的经历,发现竟真的如此,做了很多无用的事情,但也不知道该怎么办…
唉。。。。。。

### 感受野概念 感受野是指神经网络中某个节点能够感知到的输入空间范围。对于卷积神经网络(CNN),这一属性尤为重要,因为它决定了每一层的感受区域大小以及如何影响最终输出[^1]。 具体来说,在CNN结构里,每一个滤波器都会在其对应的局部区域内滑动操作,这个局部区域即为该滤波器的感受野。随着层数增加,高层节点的感受野也会逐渐扩大,意味着它们能覆盖更大的原始输入面积。这种机制使得深层网络具备更强的数据抽象能力和更广泛的上下文理解力。 #### 应用场景 在图像识别任务中,合理设计感受野可以帮助提高模型的表现: - **目标检测**:为了更好地捕捉不同尺寸的目标物体,可以通过调整卷积核大小或者采用多尺度金字塔表示法来改变各层的感受野分布[^4]。 - **语义分割**:增大末端层的感受野有助于增强全局信息获取,从而改善像素级分类精度;同时保持早期浅层的小型化感受野,则有利于保留更多细节特征[^3]. ```python import torch.nn as nn class CustomConvNet(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3): super().__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( # 小感受野,捕获细粒度纹理 nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # 中等感受野,融合局部模式 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, stride=2, padding=2), # 大感受野,掌握整体布局 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=7, stride=4, padding=3) ) def forward(self, x): return self.conv_layers(x) model = CustomConvNet() print(model) ```
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