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摘要: 卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d() 卷积神经网络之Pythorch实现: nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷积模块 参数列表 | 参数 | 作用 | | | | | in_channels | 输入数据体的深度 | | out_channels | 输出数 阅读全文
posted @ 2021-12-03 23:21 [X_O] 阅读(1437) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现 简单分析一下主流的几种神经网络 LeNet LetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单,1998年由LeCun提出 基本过程: 可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool->ReLU的套路不同,它使用的方式是conv1->pool->conv2->pool2再接 阅读全文
posted @ 2021-12-03 23:15 [X_O] 阅读(383) 评论(0) 推荐(0) 编辑