随笔分类 - 深度学习
摘要：GooLeNet(Inception1) 概述 GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了Inception V2、Inception V3、Inception V4等版本，本篇
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摘要：Python shutil 概述 os模块提供了对文件目录常用的操作，shutil模块可以对文件目录进行复制、移动、删除、压缩、解压等操作。 常用方法 shutil.copy(src,dst) ：复制文件 shutil.copytree(src,dst)：复制文件夹 ，只能复制空文件夹 shutil
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摘要：Unet 概述 UNet是遵循FCN的原理，并进行了相应的改进，使其适应小样本的简单分割问题。 网络架构 代码 导入依赖 import torch from torch import nn as nn import torch.nn.functional as F 下采样过程每一层两次卷积 clas
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摘要：Python tqdm 概述 主要用于定义进度条，有比较好的可视化效果。尤其是在我们训练网络的时候可以使用，但是它的缺点是会降低一些训练速度。 模式 tqdm主要分为两种模式： 基于迭代对象运行 from tqdm import tqdm #导入依赖 import time list=[1,2,3]
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摘要：Python glob 概述 glob模块用来查找文件目录和文件，并将搜索的到的结果返回到一个列表中。 我们在使用pytorch导入自己的DataSet的时候，使用这个模块很方便，因为数据的文件名很容易匹配。 通配符 $*$匹配任意字符 $？$匹配一个字符 $[]\(匹配指定范围内的字符，\)[0-
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摘要：FCN 概述 FCN的主干网络使用的是卷积网络，如VGG，Resnet等，提取特征的过程类似编码器，之后再添加上采样过程类似解码器，即还原图形。 语义分割评价标准 在FCN的论文中使用的是平均交并比（Mean Intersection over Union）：计算真实值和预测值的交集和并集之比。在每
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摘要：DenseNet 代码 导入相关依赖 from typing import Callable import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.
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摘要：Resnet 概述 resnet主要用于解决网络加深出现的退化现象，通过快捷连接的方式，很好地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以说resnet撑起半边天，神经网络深度突破了$100$层,甚至可以突破$1000$层。 残差块 网络结构图 代码 代码 from typing import Calla
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摘要：LeNet 概述 LeNet是一个比较简单的卷积神经网络，是学习其他神经网络的基础，推荐自己对照网络架构图实现。它使用了两个卷积层与两个下采样，最后连接一个全连接层。 网络架构图 从论文的图中，可以很容易复现这个网络。 注意：@前的数字表示通道数 参数计算： \[ output\_size=\fra
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摘要：Vgg 代码 导入相关依赖 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from torch
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摘要：NiN 代码 引入相关依赖 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from torch
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摘要：AlexNet 代码 导入相应的依赖 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from
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摘要：牛顿迭代法 求近似解 概念 牛顿法又称为牛顿-拉弗森方法，它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数$f(x)$的泰勒级数的前面几项来寻找方程$f(x)=0$的根。 ==注意：==牛顿法只能逼近解，不能计算精确解。 原理 利用泰勒公式，在$x_0$处展开，展开到一阶，即： \[ f(
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摘要：Torch.gather 函数定义： torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor 参数： input (Tensor) – 源tensor dim (int)) –索引轴 index (LongTe
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摘要：伪逆矩阵与奇异值分解（SVD） 伪逆矩阵 矩阵的逆 定义：设$A$是$n$阶方阵，如果存在$n$阶方阵$B$，使得$AB=BA=E$，则称矩阵$A$为可逆矩阵，矩阵$B$成为$A$的逆矩阵，记作$A^{-1}=B$。 ==注意：==如果$n$阶矩阵$A$的行列式$\left | A \right |
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摘要：Colab的使用 Colab google colab 提供免费的GPU资源，对于学生党来说太有用处了。 ==注意:==使用前提需要有文明上网的账号，其次要注册有谷歌的帐号。 设置GPU 点击代码执行程序->更改运行类型 选择硬件加速类型为GPU，通过下面命令可以查看GPU类型。 !nvidia-s
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