摘要: import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass VGGbase(nn.Module): # 定义网络模型 def __int__(self): super(VGGbase, self).__init__() 阅读全文
posted @ 2021-08-22 20:09 编程coding小白 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #自定义加载cifar10数据集from torchvision import transformsfrom torch.utils.data import DataLoader, Datasetimport osfrom PIL import Imageimport numpy as npimpo 阅读全文
posted @ 2021-08-22 20:00 编程coding小白 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卷积神经网络:以卷积层为主的深度网络结构(卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层) 卷积层:对图像和滤波矩阵进行内积运算(逐个元素相乘在求和)卷积后得到一个特征图 步长:?stride 下采样?减少? 上采样?:扩展? padding:对边缘填充 dilation:空洞卷积,分割网络中会用, 阅读全文
posted @ 2021-08-04 17:13 编程coding小白 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 特征工程:对原始数据进行数据分析,转变为特征的过程,这些特征可以更好的描述数据,并且利用他们建立模型在未知数据上表现性能可以达到最优(或接近最佳性能) 从数学角度来看,就是人工的设计输入变量X 通过数学优化等机器学习学习更深度的特征,在数学上进行约束和优化。 特征提取——认为的设计特征 特征选择—— 阅读全文
posted @ 2021-08-04 15:53 编程coding小白 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 人工智能:计算机模拟人的某些思维方式,思维过程,进行学习、推理思考。 特征向量 表示,获取,使用知识,转化为计算机认识的语言,让计算机计算 数据:语音信号、文字信号、图像信号、表格 颜色空间:也成为颜色模型,用于描述色彩,常见的颜色空间包括:RGB,CMYK(纺织领域),YUV(摄像头,智能手机)等 阅读全文
posted @ 2021-08-04 15:26 编程coding小白 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数: (1)batch_size:每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练,也就是一次(1 个iteration)一起训练batchsize个样本,计算它们的平均损失函数值,来更新参数。 (2)iteratio 阅读全文
posted @ 2021-08-04 14:14 编程coding小白 阅读(2881) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors. This means you can write to the underlying (s 阅读全文
posted @ 2021-08-04 14:11 编程coding小白 阅读(2305) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 网站: 1、https://www.imaios.com/cn/node_50437/e-MRI/NMR/Relaxation-nmr 2、http://mr-cn.org/ch/02-03.html 3、http://mriquestions.com/index.html 4、https://ww 阅读全文
posted @ 2021-07-22 20:54 编程coding小白 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑