目录1--Tensor算子API1-1--卷积算子1-2--激活算子1-3--池化算子1-4--FC层算子2--代码实例3--编译运行1--Tensor算子APITensorRT提供了卷积层、激活函数和池化层三种最常用算子的API：// 创建一个空的网络
nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
最近在学习pytorch，自己搭建网络结构，搭建的时候遇到一个问题，就是convolutional层后接了batch normalization和scale层后，到底要不要设置卷积层的偏置，而且我最近在转换模型（caffe转pyotch）时，在跟了batchnorm的卷积层还设置了偏置（由于有偏置参数，所以就设置了偏置），那么到底是否需要在跟了batchnorm的卷积层后面跟上参数了？首先，看bi
卷积参数量计算 总整理这边其实算写给我自己复习用的， 就没有用博客的口吻了 简单为主预备知识FLOPs： s小写，指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 为了理解下面的计算， 简单复习一下卷积运算的过程， 就是将kernel在原input fmap上或者原图上进行滑动(左向右）， 并且进行element wise mul
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2024-09-24 19:20:20
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一.模型网络层1.全连接层tf.keras.layers.Dense(
input_dim/input_shape, # 输入的个数(第一层要写，其它层可以不写)
units, # 输出的个数
activation=None, # 激活函数名称或实例，详见激活函数
kernel_initializer='glorot_uniform', # 参数初始化，详
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2024-08-03 11:03:04
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文章目录常规卷积反卷积con2D_transpose空洞卷积deconv和dilated conv的区别separable convLightweight conv 常规卷积SAME和VALID的用法
SAME会通过补零不丢失原信息VALID不会在原有图片上添加新元素conv1d kernel_size=n，实际上的卷积核大小是n*num_col比如对于语音输入channelTd_col=
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2024-05-28 12:59:28
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一、神经网络中卷积层的堆叠(卷积层) 为什么选择使用3个3x3的卷积层而不是使用1个7x7的卷积层呢？ （1）3个串联的3x3的卷积层，拥有比1个7x7的卷积层更少的参数，参数量是后者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%（2）3个3x3的卷积层比1个7x7的卷积层拥有更多的非线性变换，前者可以使用3次ReLU激活函数，而后者只能使用一次，这样使得CNN对特征的学习能力更强。二、池化层目的：
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2024-04-06 21:53:49
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卷积神经网络中，若不采用非线性激活，会导致神经网络只能拟合线性可分的数据，因此通常会在卷积操作后，添加非线性激活单元，其中包括logistic-sigmoid、tanh-sigmoid、ReLU等。sigmoid激活函数应用于深度神经网络中，存在一定的局限性，当数据落在左右饱和区间时，会导致导数接近0，在卷积神经网络反向传播中，每层都需要乘上激活函数的导数，由于导数太小，这样经过几次传播后，靠前的
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2024-05-20 13:05:14
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文章目录一、For循环版本：手工实现 卷积-池化-激活代码：结果：二、Pytorch版本：调用函数完成 卷积-池化-激活代码：结果：三、可视化：了解数字与图像之间的关系代码：结果：四、参考资料 一、For循环版本：手工实现 卷积-池化-激活代码：import numpy as np
x = np.array([[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
在评价深度学习模型的大小和计算量时，经常使用的参数有：parameters, FLOPs, MACs, MAdds。除此以外，我们还经常见到MAC, FLOPS, GFLOPS, TFLOPS，其中，后三个参数其实并非用来评价模型的计算量，而是用来评价计算机硬件的计算能力。下面分别介绍一下以上几个参数：parameters:这个参数表示的是模型内部总的参数数量，用来衡量模型的大小，例如一个3*3的
1.背景介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNNs)是一种深度学习模型，主要应用于图像识别和处理。CNNs 的核心结构包括卷积层、池化层和全连接层。在这篇文章中，我们将讨论如何通过激活函数来改进 CNN 结构。激活函数是神经网络中的一个关键组件，它决定了神经元输出的形式。常见的激活函数有 Sigmoid、Tanh 和 ReLU 等。在传统的 CNN 结构
此篇博文要讲的是卷积在深度网络的图像识别中的一些直觉性理解.直觉性理解: 这决定了此篇文章不会涉及CNN中很细节的知识点, 比如: 卷积核的计算, 卷积核的移动(Stride)等, 其实, 这些细节的知识点本身是好理解的(乘法和加法的结合, 小学都会了吧), 而理解它们在图像识别中发挥的作用(宏观视角), 则正是我这里直觉性理解想要说明白的.问题1: 全连接网络也能识别图像?!首先, 我可能对当下
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2024-03-19 13:44:02
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卷积是通信与信号处理中的重要概念，无论是信号与系统或者是数字信号处理教材都有专门的章节对其详述，但国内很多教材一上来就是让人头疼的公式和推导，使我们很难理解卷积的深层含义。最近看了国外一本书籍《The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing》终于使我对卷积有了更加清晰的认识，就记录下来以加深理解。基本概念 要理解卷积
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2024-07-05 09:37:54
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1.冲激函数1.1狄拉克给出的单位冲激函数的定义单位冲激函数定义：是奇异函数，它是对强度极大，作用时间极短的物理量的理想化模型（狄拉克提出）。可以用 表示： 可以这么去理解：它是高度无穷大，宽度无穷小，面积为1的对称窄脉冲。因为 , 因此可以认为冲激函数是偶函数。可以认为下图的过程就是得到 冲激函数 与阶跃函数 公式表示： 由此可见，冲击函数的作用之一就是可以描述间断点的导数：1.2 冲激函
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2024-04-08 10:21:27
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学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：什么是激活函数？激活函数的用途（为什么需要激活函数）？有哪些激活函数，都有什么性质和特点？应用中如何选择合适的激活函数？如果你对以上几个问题不是很清楚，下面的内容对你是有价值的。什么是激活函数？首
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2024-07-31 13:11:16
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首先这里说明一下，下面的很多注释中都以lenet的地一个卷积层为参考(N x C x H x W)， 输入为１x 1 x 28 x 28, kernel : 20 x 1 x 5 x 5 output : 1 x 20 x 24 x 24内部成员变量的值：conv1 : LayerSetUp:
channel_axis_ = 1
first_spatial_axis = 2
num_axes =
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2024-10-25 13:36:30
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写在前面的话使用深度学习解决计算机视觉相关问题Python为主的互联网应用服务基于MIPS指令集的CPU微体系结构设计各类激活函数的介绍Sigmoid函数函数表达式它的函数模型如下图所示函数图像它的函数图像如下图所示适合使用该函数的场景将输出值限制到了0到1之间，对输出进行了归一化处理用于预测概率作为输出的模型梯度平滑，避免了跳跃的输出函数是可微的函数的缺点倾向于梯度消失函数使用指数运算，计算效率
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2023-11-19 22:09:34
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激活函数：激活层的原理是在其他层的输出之后添加非线性激活函数，增加网络的非线性能力，提高神经网络拟合复杂函数的能力。激活函数的选择对神经网络的训练至关重要，常用的激活函数包括Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和LeakyReLU等。激活层模拟了生物神经系统的刺激过程，将非线性函数引入进来，从而更加有效地进行特征的表征。在卷积神经网络中的卷积层和全连接层，每一层的输出值在本质上都是输入神
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2024-01-02 14:03:35
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卷积神经网络的深入理解-基础篇一、卷积（convolution）1、无padding时2、有padding时3、卷积与全连接通道数（一般一张彩色图像为三通道RGB）二、激活（激活函数）(持续补充)1、饱和与非饱和2、饱和函数（1）Sigmoid激活函数（2）tanh激活函数3、非饱和激活函数（1）ReLU（2）Leaky ReLU代码块（做图的代码）：三、池化（池化层）四、全连接五、误差反传 日
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2024-04-07 21:28:08
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文中的卷积除非是特别说明，否则就是指互相关运算。 1.对参数W的求导图一 从公式的角度比较容易理解和推导，以下是个人对其过程更直观的理解。 图二在进行卷积的过程中，卷积核中的每个数会扫描一个区域，如图中黄色区域所示，和卷积后的结果Y的大小一致。f(Y)在对进行求导数时，利用求导的链式法则，f(Y)先对Y的每一个区域进行求导，再对求导，图一中5.14公式所示
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2024-03-18 09:44:45
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Convolutional Neural Networks (卷积神经网络)
一：ReLu激活函数 ReLu的全称是Rectified layer units，它是一层使用非饱和激活函数的神经元。神经网络通常使用sigmoid 和 tanh 作为非线性激活函数，它确实比早期的线性激活函数有好的多的效果。但在深度神经网络中，如果不使用pre-traning，会导致gradient
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2023-11-27 09:51:49
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