# 在PyTorch中实现Dropout于卷积网络
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像处理和计算机视觉中的一种重要工具。然而，在训练过程中，模型容易出现过拟合的现象，此时Dropout技术可以有效地缓解这一问题。在这篇文章中，我们将一步步走过在PyTorch中实现Dropout于卷积神经网络的流程。
## 实现流程概览
以下是实现Dropout在卷积网络中的主要步骤：
首先先说明第一个答案，也就是PyTorch中卷积层的计算方法，其实这点很多人可能在书上已经看过图了，我只是用代码复现一遍我们把所有变量都明确，首先是输入变量，我们设为2 * 2的全1矩阵，如下： 然后初始化一个二维卷积层，并输出其weight和bias，如下：我们可以看到，weight和bias都有两个值，这是因为我们定义了输出通道为2，所以给我们分配了两个卷积核，然后可以看到权值分别为0.784
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2023-11-02 07:09:33
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在深度学习模型中，正则化技术的关键之一是Dropout，特别是在使用PyTorch进行模型训练时。本文将深入探讨在PyTorch中使用Dropout的作用，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等内容。
## 背景定位
在训练深度神经网络时，过拟合是一个常见问题。当模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现差时，即为过拟合。为了解决这一问题，我们引入了Dropout。
当训练样本比较少时，为了防止过拟合，可以丢掉一些节点的连接，让某些隐含层结点不工作（即停止更新权值），采用部分连接的方式。 参考：://blog..net/on2way/article/details/50525548 和://../tornadom
原创
2022-01-17 17:58:37
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在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
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2024-05-17 09:53:04
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文章目录前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识 上图就是一个多过滤器（过滤
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2023-09-02 11:19:13
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池化常在卷积神经网络中使用，可以调节数据维数，抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可学习的参数，与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有相似之处。 池化最初作用是降低数据量，使模型更容易训练，称为下采样(down-sampling)或下池化
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2023-08-11 16:38:08
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先来看看pytorch二维卷积的操作API现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一. 普通卷积torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)普通卷积时group默认为1 dilation=1（这里先暂时不讨论dilati
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2023-09-26 18:09:29
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PyTorch构建卷积层二维图像卷积一、 二维卷积层的实现1. 手动实现二维卷积层2. Pytorch的卷积层API实现二、 二维卷积层的填充和步幅 二维图像卷积使用全连接层来处理图片时，如果图片的尺寸比较大，那么就会出现参数爆炸的情况，模型复杂度直线提升而难以训练。为了降低模型的复杂度，提出了卷积层的概念。 卷积层是在全连接层的基础上，对于参数的取值加以限制来降低模型的复杂度。基于这样两种假设
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2023-08-08 09:08:08
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卷积函数注： 函数语法、参数介绍、shape、变量、Example，均转自 PyTorch 中文手册。 说实话 PyTorch 中文手册 对于参数in_channels和out_channels的讲解还是不够详细。 所以我参考了另一篇博客 【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d 来讲解这两个参数的意义。函数语法：一维class torch.nn.Conv1d
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2024-02-19 11:17:11
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文章目录简介为什么要用卷积卷积神经网络的由来什么是卷积定义解释卷积运算信号分析离散卷积例子：丢骰子图像处理卷积操作 简介为什么要用卷积卷积操作是机器视觉，乃至整个深度学习的核心。首先看为什么卷积这么厉害。我们所有的图片，如灰度图，每一个像素点都有一个灰度值，构成一个矩阵。设长宽为28像素，则该矩阵大小为28*28。对于彩色图片也一样，他是由rbg三种颜色构成，我们看成三张像素图，也就是三个灰度图
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2023-09-10 16:32:02
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前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合nn.Conv2d对多个二维信号进行二维卷积nn.MaxPool2d对二维信号进行最大值池化nn.ReLU最常用的激活
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2024-01-03 09:39:15
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目录一、Conv2d 二、Conv2d中的dilation参数一、Conv2d首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）：torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kern
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2023-08-10 12:43:03
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官方的api介绍：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=nn conv2d#torch.nn.Conv2dPytorch中nn.Conv2d的用法nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。先看一下接口定义：class torch.nn.Con
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2023-11-15 20:04:23
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Pytorch学习记录（5）卷积操作的介绍这篇博文主要在于记录卷积操作的学习过程，包括概念以及具体实战环节。卷积操作的定义以及意义：如果从形象的方式理解卷积的意义，即为进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个 1 维乘 1 维的矩阵，这就是一个数字（变成了可以让分类器处理的概率数字，有些像降维作用的意思）。卷积层的介绍与实现：在PyT
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2023-08-11 16:57:57
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pytorch之二维卷积 文章目录pytorch之二维卷积一、 卷积简述二、 卷积要点三、部分参数 一、 卷积简述 通常对于由多个维度组成的输入信号可以用二维卷积。较为简单的模式是，输入大小为(N,C,H,W),卷积过后的输出为(N,C,H,W)。N是每个批次的样本数目，C是输入样本的通道数目，H是输入样本的高度，W是输入样本的宽。二、 卷积要点1 Padding 在Tensorfl
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2023-10-16 20:22:01
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0、前言首先看普通卷积，用pytorch定义为：nn.Conv2d(in_channels=3,
out_channels=4,
kernel_size=3) 它可以抽象表示为，堆叠体就是一个卷积核，和上图是对应的：1、组卷积分组卷积鼎鼎大名，不多介绍了，首先从下图来看下普通卷积和分组卷积的区别（左图是普通卷积，右图是分组卷积）无论哪一种卷积，输入特征图都是
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2023-08-10 20:56:38
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github地址：https://github.com/ShichenLiu/CondenseNet 本文提出了学习组卷积(learned group convolution),大大减少了对冗余特征的利用。首先看提出的模块： 中间是训练阶段的condense块，右边是测试阶段的。训练阶段，作者对于输入到1x1学习组卷积的特征图进行学习稀疏连接。filter分组 由于是1x1卷积，4D的张量变为矩阵
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2024-08-16 11:59:33
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一、自编码器自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-space representation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成，如下图：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。可以用编码函数h = f（x）表示。解码器：这部分旨在重构来自隐藏空间表示的输入。可以用解码函数r = g（h）
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2023-07-12 00:15:11
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1. 卷积原理① 卷积核不停的在原图上进行滑动，对应元素相乘再相加。② 下图为每次滑动移动1格，然后再利用原图与卷积核上的数值进行计算得到缩略图矩阵的数据，如下图右所示。import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
[0, 1, 2
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2023-09-17 18:12:06
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