摘要：
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de 阅读全文
摘要：
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in 阅读全文
摘要：
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 本节将介绍批量规范化（batch normalization） (Ioffe and Szegedy, 2015)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合在 7.6节中将介绍的残差块，批量规范化使得研究 阅读全文
摘要：
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 阅读全文