内置参数参数属于模型内部的配置变量，它们通常在建模过程自动学习得出。如：线性回归或逻辑回归中的系数、支持向量机中的支持向量、神经网络中的权重。reset_parameters()函数用来初始化参数
1.kaiming_uniform_按照均匀分布初始化tensor
2.kaiming_normal_，即参数在N(0,std)中采样超参数超参数属于模型外部的配置变量，他们通常由研究员根据自身建模经验
前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程：Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下：从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张，现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征。该网络共有3层，输入层是64个节点，隐含层是25个节
最近DeepSeek火爆，爆出了几个关键参数，分别是和这里用通俗的语言给大家解释一下~首先要知道1B 是 Billion（十亿）的缩写更大的参数量通常意味着模型的表现更强大，它可以理解更复杂的语句和概念，推理能力更强，生成的文本也更自然、精确
每个打开的文件都记录着当前读写位置，打开文件时读写位置是0，表示文件开头，通常读写多少个字节就会将读写位置往后移多少个字节。但是有一个例外，如果以O_APPEND方式打开，每次写操作都会在文件末尾追加数据，然后将读写位置移到新的文件末尾。lseek和标准I/O库的fseek函数类似，可以移动当前读写位置（或者叫偏移量）。头文件及函数原型如下：1 #include <sys/types.h&g
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation多尺度速度的级联或并行卷积的模块来捕获多尺度上下文，为了解决多尺度目标分割的问题Atrous Spatial Pyramid Pooling module：Atrous空间金字塔池模块该模块探测多个尺度的卷积特征，使用图像级特征编码全局上下文，进一步提高性能tips：提出的“D
接下来要分别概述以下内容： １ 首先什么是参数量，什么是计算量 ２ 如何计算 参数量，如何统计 计算量 ３ 换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb ４ 对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数两，有什么好处 ５ 计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡 １ 首先什么是计算量，什么是参数量 计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的
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2024-06-08 20:08:47
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性能显著提升，参数量却没有明显增加。最新的 Split-Attention Networks 继承了 ResNet 简洁通用的特性。
机器之心报道，机器之心编辑部。2015 年，ResNet 横空出世，一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖，而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了第一名。四年过去，这一论文的被引量已超 40
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2024-06-07 09:22:44
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各个分类网络的结构(持续更新) 文章目录一、LeNet二、AlexNet三、VGG四、ResNet详解 PS: 以下内容只详细讲解ResNet网络，在其基础上，其余网络只展示基本结构 torchvision.datasets.数据集简介： (1)MNIST：10个类，60000个训练数据，10000个测试数据，(batch_size, 1, 28, 28) (2)CIFAR10：10个类，5000
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2024-04-02 21:35:16
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文章目录计算理论卷积层：参数量（注意包括weight和bias)：输出特征图尺寸：FLOPsBN层：插入BN反向传播推导参数量输出特征图尺寸FLOPs:池化层参数量输出特征图尺寸FLOPsReLU参数量输出特征图尺寸FLOPs转置卷积参数量输出特征图尺寸FLOPs统计代码举例其他工具：PTFLOPS其他工具：torchstat其他工具：torchsummary参考 计算理论卷积层：输入特征图大小
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2023-09-06 11:22:23
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目录在自己电脑实现Deeplabv3+完成deeplabv3+的训练如果要做一个自己的VOC数据集问题TensorFlow Allocation of 1511424000 exceeds 10% of system memorytf:failed to alloc 268435456 bytes on host: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY在自己电脑实现Deeplabv3+
MobileNets是为移动和嵌入式设备提出的高效模型。MobileNets基于流线型架构(streamlined)，使用深度可分离卷，(depthwise separable convolutions,即Xception变体结构)来构建轻量级深度神经网络。 论文介绍了两个简单的全局超参数，可有效的在延迟和准确率之间做折中。这些超参数允许我们依据约束条件选择合适大小的模型。1、参数数量和理论计算量
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2024-04-02 14:56:26
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y
=
F
(
x
,
Wi
)+
x 对于相同的输出特征图尺寸，层具有相同数量的滤波器；（
ii
）如果特征图尺寸减半，则滤波器数量加倍，以便保持每层的时间复杂度。我们通过步长为
2
的卷积层直接执行下采样。网络以全局平均池化层和具有
softmax
的
1000
维全连接层结束 快捷连接仍然执行恒等映射，额外填充零输入以增加维度。
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2024-04-08 14:36:17
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MobileNet v1 传统的卷积神经网络，内存的需求大，运算量大，无法在嵌入式设备上运行。例如，ResNet152层网络的权重可达644M，这种权重文件大小基本上不能够在移动设备上运行。 MobileNet是由google公司提出的，专注于嵌入式设备中的轻量级CNN网络，在牺
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2024-09-21 13:54:54
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在深度学习框架中，PyTorch作为一个流行的开源框架，其获取张量参数量在大多数深度学习项目中是一个常见的需求。本文将详细阐述如何获取PyTorch模型的参数量，从背景到最佳实践，涵盖调试步骤和性能调优等多个方面。
### 背景定位
随着深度学习技术的发展，深度学习模型的复杂性也在不断增加。模型中各层参数的数量直接影响模型的性能和训练速度。因此，正确获取模型参数量不仅有助于模型优化，也能在部署
目录： 1. 序言 2.正文 2.1 关于ROI 2.2 关于RPN 2.3 关于anchor 3. 关于数据集合制作  
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2024-09-19 20:29:45
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1. 为函数传递无限多个参数很多编程语言都允许定义个数可变的参数，这样可以在调用函数时传入任意多个参数。 Python当然也不例外，Python允许在形参前面添加一个星号(*)，这样就意味着该参数可接收多个参数值，多个参数值被当成元组传入。下面程序定义了一个形参个数可变的函数。示例代码：var_args.py# 定义了支持可变参数的函数
def test(n, *books) :
prin
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2023-12-21 15:24:46
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具体的IOU和NMS论文参考的解说很详细# model settings
model = dict(
type='FasterRCNN', # model类型
pretrained='modelzoo://resnet50', # 预训练模型：imagenet-resnet50
backbone=dict(
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2024-07-30 19:27:21
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我们以VGG-16为例，来探讨一下如何计算卷积层、全连接层的参数量、计算量。为了简单、直观地理解，以下讨论中我们都会忽略偏置项，实践中必须考虑偏置项。 【卷积层的参数量】什么是卷积层的参数？卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转（旋转180°），再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内的对应相乘求和作为卷积后的值。具体的细节请参考我之前的文章CNN
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2024-04-12 12:43:48
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参考： https://blog.csdn.net/weixin_43379058/article/details/108433197 tensorflow model = CPASSRnet(sess, args) num_params = 0 for variable in tf.trainab ...
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2021-04-23 18:38:00
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# 如何在Java中实现数量不定参数
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中实现数量不定参数。首先，我们来看一下整个过程的步骤：
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个方法，参数列表中使用三个点(...)来表示数量不定参数 |
| 2 | 在方法内部使用for循环来遍历这些参数 |
| 3 | 调用这个方法并传入不定数量的参数 |
原创
2024-03-23 06:36:07
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