1.网络结构 根据卷积核大小和卷积层数，VGG共有6中配置，分别为A,A-LRN,B,C,D,E，其中D和E两种最为常用，即i我们所说的VGG16和VGG19。看下图红色框所示。具体为：卷积-卷积-池化-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-全连接-全连接-全连接 。通道数分别为64，128，512，512，512，4096，4096，1000
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2024-05-01 15:03:30
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全连接层全连接层一般会放在网络的最后，作用是用来综合所有信息。先把卷积层生成的图像降维成一维向量，然后全连接层把一维向量转化成指定个数的单元值。 如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积； 前层是卷积层的全
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2024-03-18 07:20:35
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目录 卷积神经网络网络结构卷积层Pooling层-池化层-汇聚层全连接层层的排列规律Q&A:常见CNN卷积神经网络常规神经网络：神经网络的输入是一个向量，然后在一系列的隐层中对它做变换。每个隐层都是由若干的神经元组成，都与前一层中的所有神经元连接。在一个隐层中，神经元相互独立不进行任何连接。最后的全连接层被称为“输出层”，在分类问题中，它输出的值被看做是不同类别的评分值。卷积神经
用nn.Linear()等更简单地构建神经网络层之前那个多分类问题实战是手写了每个层其实我们可以使用nn.Linear，就不用手写了这里第一个参数是in，第二个参数是out，就符合我们正常的思维习惯了输入的nn.Linear(in_features, out_features) 的in和out实际上是w和b的维度 加上激活函数的话 如果我们要实现一个自己
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2024-04-07 20:48:35
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文章目录卷积池化层全连接层Stride 卷积层数计算 在下图中左侧是一个32x32x3的图像，其中3代表RGB。每个卷积核是5x5x3，每个卷积核生成一个特征图（feature map）。下图里面有6个5x5x3的卷积核，所以输出6个特征图，大小为28x28x6. 下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需要相同，即每个卷积核的“层数”需要与
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2024-04-08 10:15:00
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文章目录1. 卷积层1.1 单通道输入，单卷积核1.2 多通道输入，单卷积核1.3 多通道输入，多卷积核1.4 填充padding2. 池化层3. 激活函数4. 全连接层5. 网络参数量与计算量5.1 卷积层5.2 全连接层 前言: 在图像分类以及目标检测等任务中，卷积神经网络已经得到了充分地运用。而对于常见的卷积神经网络，我们经常可以看到卷积层、池化层、激活函数、全连接层的身影。直到现在，
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2024-10-16 19:55:34
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PS：本贴还没完全写完，全部代码直接转至文末，有时间会一点一点把细节部分解释清楚 题外话：以前习惯调包实现网络，然后发现研究新的较为复杂的网络结构会很吃力，于是回过头来垒实基础，后续会在全连接层的基础上添加卷积池化dropout归一层等等，如果你也有对应需求，可以持续关注哈。so,进入正题目录网络结构代码实现参数初始化前向传播:L_model_forwardlinear_activation_fo
全连接层 PyTorch ReLU 是深度学习中常见的一种网络层结构，特别是在神经网络中用于捕捉非线性关系。ReLU（Rectified Linear Unit）是一种激活函数，因其计算效率和表现良好的特性，在多种深度学习模型中广泛应用。本文将讨论全连接层与 ReLU 的整合、不同版本间的对比、迁移指南以及实践中遇到的问题及优化方案。
## 版本对比
首先，我们来看看不同版本的 PyTorch
什么是全连接层？它的作用是什么？我们还是回到之前的草地场景中，假设现在的问题变成让机器判断该草地上是不是有一只猫存在，由于之前做的卷积操作，将草地分成了许多网格，如果场地上只有一只猫，那么只有一个网格是有猫的，而其他的网格都不存在猫，一个卷积核运算可以得到一个特征，如果按比例计算，显然存在猫的网格只有一个，大部分都是不存在的场景，那机器根据概率判断大概率会认定该草地上没有猫，这是不符合结果的。&n
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2024-04-19 08:12:55
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结构体详解结构体是不同数据类型的集合。结构体的好处： 1） 我们在写一个关于管理学生信息的代码，如果我们有4000个学生要管理。我们要管理他们的姓名，学号，电话号码，身份证，父母姓名，父母电话这些信息。如果按照普通方法，我们要创建6*4000 = 24000这么多的变量，然而事实上这是不可能的，到时候直接能把你累秃了。 2） Ok！如果有的同学说，不怕，不久2400个变量吗？我不怕，我计算机也强大
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2024-06-19 08:58:17
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这篇文章主要介绍了网络协议概述：物理层、连接层、网络层、传输层、应用层详解,本文用生活中的邮差与邮局来帮助理解复杂的网络协议,通俗易懂,文风幽默,是少见的好文章,需要的朋友可以参考下 信号的传输总要符合一定的协议(protocol)。比如说长城上放狼烟，是因为人们已经预先设定好狼烟这个物理信号代表了“敌人入侵”这一抽象信号。这样一个“狼烟=敌人入侵”就是一个简单的协议。协议可
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2024-06-03 15:38:53
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下面的内容主要是李宏毅老师的机器学习课程，加上自己的整理和补充，文章有点长，有一定的ml基础，认真读就能搞懂，数学部分建议自己手写推导。如果对反向传播部分没有理解，强烈建议多听几遍李宏毅老师机器学习中的bp部分。b站就有资源。1.多层全连接神经网络如图是一个多层全连接神经网络，input层是输入层，Layer[1]到Layer[L-1]是隐层,Layer[L]是输出层，层与层之前每两两个单元（神经
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2024-03-30 07:44:04
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第四篇 ResNet一、概述性论文介绍二、论文介绍2.1 论文提出的背景2.2 论文解决的问题2.3 论文的创新性方案三、数据集介绍四、论文模型介绍4.1 模型整体框架4.2 模型关键组成4.3 模型的输入输出4.4 损失函数code五、实验介绍5.1 实验配置5.2 实验效果六、评价6.1 创新点6.2 关键技术点评6.3 存在问题七、关键提问Q1：如何解释 ResNets 在某些情况下出现的
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2024-09-24 15:38:33
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# PyTorch 全连接层 ReLU 合并实战指南
在深度学习模型中，我们经常会使用全连接层（Fully Connected Layer）和激活函数（如ReLU）来增大网络的表达能力。然而，这两个层的组合会增加计算量，影响模型的性能。为了优化这一过程，我们可以将全连接层和 ReLU 激活函数合并。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一优化。
## 实现步骤概览
下面是合并全连接层
全连接层起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为hxw的全局卷积，h和w分别为前层卷积结果的高和宽。在CNN中，全连接常出现在最后几层，用于对前面设计的特征做加权和。比如 mnist，前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权
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2024-08-25 19:48:36
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tf中的常见网络 目录tf中的常见网络1. tf中常见的卷积网络介绍2. 1x1卷积核的作用3. ResNet（残差网络）4. CFAR100实战（基于ResNet18） 1. tf中常见的卷积网络介绍LeNet-5：2卷积层，2下采样层，3全连层AlexNet：添加了池化层VGG：运算量较大，卷积+池化+全连（如tf中的卷积神经网络实战中网络）GoogLeNet：在一个层中使用不同的卷积核Res
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2024-05-30 09:53:59
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【计算机视觉】——全局平均池化代替全连接层，全连接层的作用？一、参考链接如下：全连接层的作用是什么？为什么使用全局平均池化层？二、需要解决的问题如下：1.全连接层的作用是什么？全连接层的作用主要包含以下三点：全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到
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2024-04-29 14:14:21
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ReLU上的花样CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。ReLU的有效性体现在两个方面：克服梯度消失的问题加快训练速度而这两个方面是相辅相成的，因为克服了梯度消失问题，所以训练才会快。ReLU的起源，在这片博文里，对ReLU的起源的介绍已经很详细了，包括如何从生物神经衍生出来，如何与稀疏性进行关联等等。其中有一段特别精彩的话我引用在下面：几十年的机器学习发展
在多层神经网络中，每一层的输入与输出呈线性关系，多层的话，该多层神经网络的输入和输出之间关系仅是内部多层隐藏层和输出层多个线性关系式的联合，即输入和输出之间仍是线性关系，这样的话，多层神经网络就跟单层神经网络相同了，做起来就没有什么意义。即全连接层只对数据做仿射变换，而多个仿射变换的叠加依旧是一个仿射变换。在上述情况下，解决该问题的方法之一就是引入非线性变换，如：对隐层变量使用按元素运算的非线性函
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2024-04-07 12:13:08
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文章目录一、IP的基础认识网络层与数据链路层有什么关系呢？二、 IP 地址的基础知识IP 地址的分类无分类地址CIDR公有 IP 地址与私有 IP 地址IP 地址与路由控制IP 分片与重组IPv6 基本认识IPv4 首部与 IPv6 首部三、IP 协议相关技术DNSARPDHCPNATICMPIGMPping 的工作原理IP协议的助手 —— ICMP 协议差错报文类型ping —— 查询报文类型
