最近在看关于cifar10 的分类的识别的文章在看all convolution network 中看到
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2023-02-07 05:13:47
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下面就介绍一下global average pooling 这个概念出自于 network in network 主要是用来解决
原创
2023-06-25 07:24:59
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卷积神经网络中，经常采用池化操作，一般都会在卷积层后面接一个池化操作。近些年，比较主流的ImageNet的分类算法模型都是使用max pooling，很少使用average Pooling，这对我们平时设计模型时有着比较重要的参考作用。一、max pooling（最大池化）：即对邻域内特征点取最大优缺点：能很好的保留纹理特征，一般现在都用max pooling而很少用average正向传播：取邻域
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2024-04-04 16:49:37
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# PyTorch Global Average Pooling 的实现与理解
在深度学习中，**全局平均池化（Global Average Pooling）**是一种常用的操作，能够有效地减少模型参数数量并防止过拟合。本文将引导你逐步实现全局平均池化，详细解释每一步，并展示代码。
## 实现步骤
下面是实现全局平均池化的步骤：
| 步骤号 | 步骤名称 | 代码
原创
2024-09-27 07:42:27
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VGG网络详解 使用时用的是D的配置，十六层。网络分成两个部分： 1、全连接层前：提取特征网络的结构 2、三层全连接层：分类网络结构感受野的计算感受野： 3个33的卷积核可以替代一个77的卷积核： 采用多个小的卷积核进行堆叠，得到的感受野大小相同，这可以去替代一个大的卷积核，可以节省网络的训练参数的个数。 网络结构：输入： 224x224大小的RGB图像。通过两层3x3的卷积核： 得到的特征层大小
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2023-11-30 18:23:03
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前言本文中对论文的构建网络部分通读，训练部分暂时忽略，代码构建同样只做网络构建，不进行训练测试和预测（或许会另写一篇）。理论论述卷积网络配置有A-E6种，权重层不断增加。 表二是不同配置的参数的数量。网络结构论文中的网络结构解析2.1 ARCHITECTURE输入224*224的RGB图片。 唯一的预处理是输入的图片的每个像素点减去训练集的平均RGB值。 使用3*3的过滤器。 在其中一个配置，甚至
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2023-12-11 13:02:36
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pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量）其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，一次你numpy相似的运算操作都可以迁移过来。 Variablevariable是一种可以不断变化的变量，符合反向传播，参数更新的属性。pytorch的variable是一个存放会变化值的地理位置，里面的
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2023-08-31 19:37:43
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论文题目: PyTorch-BigGraph: A Large-scale Graph Embedding Framework 论文地址: https://arxiv.org/abs/1903.12287 论文发表于: SysML 2019论文大体内容： 本文主要实现了大规模数据下的graph embedding，在效果微涨的情况下，训练性能有显著的提升，对于工业界大规模图网络的embedding
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2024-01-10 17:28:35
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Global Average Pooling是否可以替代全连接层 一、总结 一句话总结： (A)、Global Average Pooli P，全局池化层)技术被认为是可以替代全连接层的一种新技术。 (B)、在keras发布的经典模型中，可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层，转而使用GAP
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2020-09-21 10:04:00
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目录1. VGG 网络介绍2. 搭建VGG 网络3. train4. vgg11 在CIFAR10 上的表现5. 随机预测一张图片1. VGG 网络介绍VGG16 的网络结构如图：VGG 网络是由卷积层和池化层构成基础的CNN它的CONV卷积层的参数全部是由 stride = 1，padding = 1它的maxpool 最大池化层的参数都是 size = 2 ， stride = 2 组成的VG
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2023-12-15 11:42:02
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目录什么是PoolingAdaptivePooling（自适应池化）和General Pooling（一般池化）的区别AdaptivePooling的实现细节实例1d2d对自己的一些基于pool的实现的困惑的解答kernel必须得是正方形嘛？ 什么是PoolingPooling，池化层，又称下采样层、汇聚层，是从样本中再选样本的过程。 池化层主要分为两类：最大值(Max)池化层，均值(Avg)池
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2024-05-27 14:02:40
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基于pytorch实现VGG16模型前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 完整的代码在最后。本系列必须的基础 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。目录结构 文章
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2024-01-17 07:31:47
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1. 前言文章标题给出了四种Pooling的方法，这feature pooling方法是我在看论文的时候看到的，从最开的PoI Pooling到目前最新的Precise RoI Pooling由Pooling操作带来的检测精度影响越来越小。这篇文章目的是想梳理一下它们之间的区别与联系。2. RoI Pooling这种Pooling方法我是在Faster RCNN中看到的，该种Pooling方法采用的运算方法比较直接。下面是其计算的流程图：在该网络中假设使用的骨架网络中的 f e a t s t
原创
2021-08-13 09:32:04
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# MySQL连接池的使用及原理解析
## 1. 引言
MySQL连接池是一个重要的数据库技术，用于管理和复用数据库连接，提高数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将详细介绍MySQL连接池的使用和原理，并给出相应的代码示例。
## 2. 连接池的概念和作用
在传统的数据库连接方式中，每次需要与数据库建立连接时，都需要进行一系列的网络通信和身份验证操作，这样会消耗大量的时间和系统资源。而连
原创
2023-09-05 10:48:49
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import tensorflow as tftemp = [0., 0., 1., 0., 0., 0., 1.5, 2.5]# Reshape the tensor to be 3 dimensions.values = tf.reshape(temp, [1, 8, 1])# Use an averaging pool on the tensor.p_avg = tf.nn.pool(inp
原创
2023-01-13 05:59:55
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# PyTorch中的Pooling操作
## 介绍
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种最常用的模型，用于从图像和其他类型的数据中提取有用的特征。CNN的核心组件之一是池化层（Pooling Layer），它有助于减少卷积层输出的空间尺寸，同时保留重要的特征。
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源机器学习库。它提供
原创
2023-09-21 13:34:27
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# 如何实现MySQL连接池
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接池 |
| 2 | 从连接池中获取连接 |
| 3 | 使用连接执行数据库操作 |
| 4 | 关闭连接，释放给连接池 |
## 2. 详细步骤
### 步骤1：创建数据库连接池
```markdown
// 导入所需的库
const mysql = requ
原创
2024-06-08 03:33:32
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If database sessions are not reusable by mid-tier threads (that is, they are stateful) and the number of back-end server processes may cause scaling problems on the database, use OCI connection pool
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2009-12-30 14:57:12
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任务 1编写一个程序，该程序将 2 个数传給函数 average()，average()函数返回平均值，程序输出平 均值。函数 average()需要自己编写。def average(a,b):
c=(a+b)/2
return c
a=eval(input("请输入第一个数:"))
b=eval(input("请输入第二个数:"))
d=average(a,b)
print(d)
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2023-10-23 07:59:45
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roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标
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2017-09-24 14:03:00
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