向阳争渡

数据预处理

概述 简单描述 首先介绍神经网络的参数。这些参数是由一些可学习的滤波器集合构成的，每个滤波器在空间上（宽度和高度）都比较小个人觉得这个滤波器就是卷积核，但是深度和输入数据的深度保持一致。网络的第一层卷积一个典型的滤波器的尺寸是5 * 5 * 3（宽度高度深度），或者是3 * 3 * 3，这里的宽和高可以任意定义，但是深度必须是3，因为深度要和输入一致，而输入的图片是3通道的。在前向传播时，让...

我的理解是： 在卷积神经网络中，卷积核内的一个卷积核(滤波器)用于提取一个特征(输入数据的一个维度)，而输入数据具有多个特征(维度)的话，就会有很多个卷积核，那么在这一层的卷积层中就会有“参数爆炸”的情况。同时，一层中每个卷积核提取特征特定的特征，忽略了数据的局部相关性。 而参数共享的作用在于，每个特征具有平移不变性，同一个特征可以出现在出现在不同数据的不同位置，可以用同一个卷积核来提取这一特征。...

1. Pytorch的detach()、detach_() detach(): 返回一个新的 从当前图中分离的 Variable。 返回的 Variable 永远不会需要梯度 如果 被 detach 的Variable volatile=True， 那么 detach 出来的 volatile 也为 True 还有一个注意事项，即：返回的 Variable 和 被 detach 的Variable...