随笔分类 - 机器学习、深度学习网络结构及代码实现
pytorch实现
摘要:标准AdaBoost算法只适用于二分类任务 AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种常用的集成学习算法,用于提高分类器的准确性。其基本思想是根据训练数据的分类情况调整分类器权重,从而将若干弱分类器组合成一个强分类器。AdaBoost的步骤如下: 初始化样本权重:将每个样本的权重初
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摘要:from __future__ import division from torchvision import models from torchvision import transforms from PIL import Image import argparse import torch i
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摘要:from torch import nn import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms, datasets from torch import nn, optim imp
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摘要:AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层 (从下往上看 ,5个卷积层后全连接层) import torch.nn as nn class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(AlexNet, self)._
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摘要:一、resnet18整体网络结构 我们观察,实际可以将ResNet18分成6个部分: 1. Conv1:也就是第一层卷积,没有shortcut机制。 2. Conv2:第一个残差块,一共有2个。 3. Conv3:第二个残差块,一共有2个。 4. Conv4:第三个残差块,一共有2个。 5. Con
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摘要:1.论文:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 2.网络结构: LeNet包括7个layers(不包括Input),Fig 1中的C、S和F分别指卷积层、下采样层(池化层)和全连接层,其后所跟随的数字1-6指所在层的索引位置。
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