关于全连接层linear的层维度匹配问题

最新推荐文章于 2025-04-02 11:01:33 发布
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本文深入讲解了矩阵乘法的基本原理，特别关注于如何通过理解矩阵的维度来简化运算过程，如将 [batchsize x infeatures] 的矩阵与 [infeatures x outfeatures] 的矩阵相乘。

All you have to care is b=c and you are done:

m1: [a x b], m2: [c x d]

m1 is [a x b] which is [batch size x in features]

m2 is [c x d] which is [in features x out features]

全连接层(线性连接层)-torch.nn.Linear-学习
qq_46396470的博客
12-31 1928
我写这篇文章的原因是，我之前对权重矩阵的形状在Linear层的表示不是很理解。对于上面的例子，输入形状为【3x4】，在我的理解下，权重矩阵的形状应该为【4x1】因为这样刚好就可以直接进行矩阵乘积了，很方便。我不明白之处在于为什么Linear的权重矩阵形状要设置为【1，4】，然后运算的时候先做一个转置变成【4x1】,再进行【3x4】【4x1】的矩阵乘积操作。大家有想法的在评论区留言吧，我在网上暂时没找到解释得过去的答案!
PyTorch 全连接层（Fully Connected Layer）详解
fydw_715的博客
09-03 1万+
全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中最基本和广泛使用的层类型，广泛应用于图像分类、文本处理、回归分析等任务中。本文详细介绍了全连接层的基本概念、PyTorch中的实现、输入和输出维度变化、主要解决的问题及典型应用场景。全连接层通过线性变换和非线性激活函数，对输入特征进行变换和抽象，提取更高层次的特征。训练过程中，权重矩阵和偏置向量通过反向传播算法进行更新，优化模型性能。全连接层在图像分类、文本分类、回归任务及多层感知器（MLP）中有广泛应用，理解其工作原理和应用场景对于构建高效
深度学习与神经网络(五)——全连接层(nn.Linear())
hxxjxw的博客
05-16 3万+
之前那个多分类问题实战 是手写了每个层 其实我们可以使用nn.Linear，就不用手写了
PyTorch中Linear全连接层
最新发布
深之JohnChen的专栏
04-02 830
在 PyTorch 中，是一个实现全连接层（线性变换）的模块，用于神经网络中的线性变换操作。它的数学表达式为：其中：xx 是输入数据WW 是权重矩阵bb 是偏置项yy 是输出数据。
全连接层的作用_全连接层 可以起linear mapping 的作用
weixin_39777967的博客
12-17 440
WSDDN论文：region-level features are further processed by two fully connected layers，each comprising a linear map followed by a ReLU.啥叫linear map？就是过了一次全连接层？全连接就是个矩阵乘法，相当于一个特征空间变换，可以把有用的信息提取整合。再加上激活函数的非线...
Pytorch nn.Linear 全连接层的原理和作用（个人理解）
m0_51032217的博客
04-12 1万+
一、官网说明： 二、个人理解 对CNN来说图片以batchsize的大小并行送入神经网络，经过一些卷积，到最后送入全连接层进行分类，送入全连接层之前的每个特征图已经被拉平（变成1xn的形式，这里的n就是x中的3,x中的10代表有10个1），所以下面的x中的10行可以理解为batchsize（即10张图片），x中的3列可以理解为每个图片被提取了3个特征，最后的y可以理解为对这10个图片进行一个5分类，分类的结果为这5个数中最大的那个数所对应的索引，具体分类的结果为索引对应的类别。 三、计...
精选资源
verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层
04-22
本项目采用Verilog语言实现了一个完整的CNN框架，涵盖了CNN的四个核心组成部分：卷积层、ReLU激活层、全连接层（FC）以及池化层。下面将详细介绍这些组件及其在Verilog实现中的关键点。 1. **卷积层(Convolutional ...
怎么重新定义全连接层的输出维度
05-30
重新定义全连接层的输出维度可以使用 `torch.nn.Linear` 函数。假设你的当前模型的全连接层输出维度为 `torch.Size([200, 2048])`，而你要加载的预训练模型的全连接层输出维度为 `torch.Size([1000, 2048])`，你可以...
pytorch 如何根据输入的尺寸调整全连接层的输入维度
06-01
在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Linear` 模块来创建全连接层。如果要根据输入的尺寸动态调整全连接层的输入维度，可以在模型的 `forward` 函数中使用 `nn.Linear` 的 `in_features` 参数进行调整。具体来说，可以在...
PyTorch中nn.Linear全连接层详解与实践
PyTorch中的`nn.Linear`是深度学习模型构建中最基础且最常用的模块之一，属于`torch.nn`模块下的核心组件，主要用于实现全连接层（Fully Connected Layer），也称为线性层（Linear Layer）。全连接层在神经网络中...
全连接层与torch.nn.linear()理解
shuijinghua的博客
12-16 3万+
在pytorch中的nn.Linear表示线性变换，官方文档给出的数学计算公式是 其中x是输入，A是权值，b是偏置，y是输出，卷积神经网络中的全连接层需要调用nn.Linear就可以实现，其源代码为 class Linear(Module): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = True) -> None: 参数： in_features: size of each in
全连接层的一些理解
weixin_40513936的博客
01-16 1312
全连接层的理解
pytorch错误提示和应对方法总结（不定时更新）
cai1493105270的博客
07-19 721
本文为总结自己在调试pytorch程序中遇到的问题和解决方法 Linear()层维度不匹配 错误提示： size mismatch, m1: [20 x 12800], m2: [15488x 784] at… 解决方法： nn.Linear(15488, 784)时报错，因为输入的矩阵维度为12800，因此将语句改为nn.Linear(12800, 784)即可。m1对应的输入x的维度，m2为权重w的维度。 未完待续。。。 ps：希望这篇文章越短越好。 ...
深度学习笔记（一）：卷积层+池化层+激活函数+全连接层
不积跬步，无以至千里！
03-22 5万+
本博客会持续更新，后面会加入各个部分的代码实现。 前沿 在图像分类以及目标定位等任务中，卷积神经网络已经得到了充分地运用。而对于常见的卷积神经网络，我们经常可以看到卷积层、池化层、激活函数、全连接层的身影。直到现在，卷积层+池化层+激活函数+全连接层的结构仍然很实用，似乎已经成为搭建卷积神经网络的基本结构。下面我将从这四个方面分别介绍。 注：通常，池化层和激活函数又归类于卷积层。这里为了讲解方便，...
机器学习算法的优缺点
qq_41168327的博客
02-29 537
SVM（支持向量机） SVM的优点： 1.在高维中表现良好。在现实世界中有无限维度(不仅仅是2D和3D)。例如，图像数据、基因数据、医学数据等具有更高的维数，支持向量机在这方面是有用的。基本上，当特征/列的数量较多时，SVM表现良好。 2.类可分离时的最佳算法（当两个类的实例可以通过直线或非线性轻松分隔时）。为了描述可分离的类，让我们举个例子（这里以线性分离为例，通过绘制抛物线等，类也可以是非线性...
全连接层nn.Linear
lt1103725556的博客
04-01 3370
今天突然就弄糊涂了，nn.Linear()的两个参数，in_feature和out_feature是咋回事。又是如何和那种全连接图对应起来。。 首先，nn.Linear定义的一层全连接，是指全连接层的权重 如上图所示，全连接层定义的是线上的权重，in_feature即输入的embedding长度n(输入节点数)，out_feature即输出的embedding长度N(输出节点数)，如上图 而输入往往不只有一个embedding，一般是[batch_size, n]，输出为[batch_size, N]，
Pytorch中卷积层转向全连接层时，全连接层输入维度的确定
guangxxie的博客
06-20 6849
Pytorch中卷积层转向全连接层时，全连接层输入维度的确定。
全连接层的作用是什么？（nn.Linear()）
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Drug discovery
07-14 9万+
回答一： 概述 全连接层 Fully Connected Layer 一般位于整个卷积神经网络的最后，负责将卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，由此实现了端到端的学习过程（即：输入一张图像或一段语音，输出一个向量或信息）。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连因而称之为全连接层。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。 主要作用 全连接层的主要作用就是将前层（卷积、池化等层）计算得到的特征空间映射样本标记空间。简单的说就是将特征表示整合成一个值，其优点在于减少特征位置对于分类结
解释一下全连接层
念去去的博客
09-28 8万+
解释全连接层的意义与原理
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