目录基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成中文数据集运行环境实验参数实验代码FGSMPGD如下展示FGSM算法运行结果结果补充代码【参考】 基于FGSM/PGD算法的对抗样本的生成在中文文本分类的场景下，以TextCNN（利用卷积神经网络对文本进行分类的算法）为基准模型，通过FGSM算法生成对抗样本进行训练，基于Pytorch实现。 对抗训练的核心步骤是：用被对抗性样本污染过的训练样本来训练模
11. CNN Flatten Operation Visualized - Tensor Batch Processing For Deep Learning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中flatten特定的轴。由于我们的张量是成批的，所以经常需要这种选择性的flatten操作。其实flatten操作是一种特殊的reshape操作，即将所有
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2023-08-11 09:08:13
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# PyTorch 中的 Flatten 层：一个全面的介绍
在深度学习中，数据的输入格式往往影响到模型的架构和训练效果。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了许多有用的工具来构建和训练神经网络，其中之一就是 Flatten 层。本文将探讨 Flatten 层的作用，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解其在模型中的应用。
## 什么是 Flatten 层？
在深度学习模型中，特别
torch.flatten(input, start_dim, end_dim).举例：一个tensor 3*2* 2 start_dim=1 output 3*4start_dim=0 end_dim=1. 6*2如果没有后面两个参数直接变为一维的
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2023-06-06 09:56:06
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全连接层非常重要，学习后面的各种网络模型都会用到，比如：cNN,RNN等等。但是一般向以上的模型输入的都是四维张量，故通过卷积和LSTM之后输出是四维张量，但是全连接层需要输入二维张量。故需要用到打平层（Flatten层）,将后面的3个维度打平，才能输入到全连接层（nn.liner层）。由于pytorch未提供Flatten层，但是后面又非常常用，故这里我将其定义好了，以便大家参考使用。Flatt
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2023-07-05 21:37:49
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# 卷积神经网络中的Flatten层实现
## 介绍
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，Flatten层用于将多维的输入数据转化为一维的向量，以便后续的全连接层处理。本文将介绍Flatten层的实现步骤，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
下面是实现卷积神经网络Flatten层的流程图：
```flow
st=>start: 开始
o
原创
2023-08-10 03:34:51
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深度学习中Flatten层的作用 一、总结 一句话总结： Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。 # now：model.output_shape==(None,64,32,32) model.add(Flat
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2020-08-12 07:34:00
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# 实现“onnx支持的pytorch的flatten层”
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解并实现“onnx支持的pytorch的flatten层”。在本文中，我将提供一份流程图以及详细的步骤和代码示例，以便你能够轻松理解和实践。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库和模块] --> B[定义模型]
B --> C[创建输入张
原创
2024-01-21 06:46:40
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论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 Focal Loss这篇文章是He Kaiming和RBG发表在ICCV2017上的文章为什么要使用Focal LossFocal Loss是为了解决目标检测领域的一些问题而被提出来的，其 主要是为了解决样本类别不均衡问题（也有人说实际上也是
张量扁平化操作是卷积神经网络中的一个常见操作。这是因为在全连接层接受输入之前，传递给全连接层的卷积层输出必须被扁平化。我们了解到卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批处理大小，一个用于颜色通道，还有一个用于高度和宽度即：(批量大小、通道、高度、宽度）那么现在我们以一张图片为例，看看如何将它扁平化这是一张彩色图片，也就是有r,g,b共三个通道，大小为128*128，按照上面的表示方法，我们可
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2023-11-06 18:03:39
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20206-29神经网络结构神经网络结构大致分为一下几种结构：# 拉直层，把输入特征拉直成为一位数组
tf.keras.layers.Flatten()
# 全连接层
tf.keras.layers.Dense(神经元个数,activation="激活函数",kernel_constraint="正则化方式")
# 卷积层
tf.keras.layers.Conv2D(filters="卷积核
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2023-11-24 16:50:23
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flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个一维数组。flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用！。
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2020-10-13 14:36:00
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finetune 就是微调的意思，那为什么要微调呢，为什么不能自己重新训练一个网络呢？因为我们没呢么多样本，没那么高超的技术使神经网络合理且有用，因此我在训练好的模型的基础上只训练其中一个或几个层，而把其他层的参数都冻结起来。一个正确的训练好的神经网络应该是什么样的呢？ 如果将神经网络中的所有过滤器都可视化的话，可以发现，由低到高实际上是不断组合，不断得到更高层次抽象的过程，例如一开始只是一些颜色
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2023-08-12 01:52:19
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的
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2020-04-17 15:58:00
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1、用在数组时：arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
arr2 = array(arr)
arr2.flatten()2、用在矩阵时：arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
m = mat(arr)
a.flatten()3、用在列表时:a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],['abc','def']]
a1 = [y for
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2023-06-30 14:26:56
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# Spark Flatten: A Guide to Flattening Data Structures in Apache Spark
Apache Spark is a powerful framework for distributed data processing and analysis. One of the common challenges when working wit
原创
2023-12-26 06:24:41
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卷积神经网络神经网络结构： 卷积神经网络是神经网络模型的改进版本，依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，如：卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer卷积计算层 这一层就是卷积神经网络最重要
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2024-02-24 12:13:25
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人工智能-作业1：PyTorch实现反向传播首先是安装一些软件，包括 ：**PcCharm Community版本：**
这个比较简单，官网下载然后一直下一步即可。
然后要下载**Python**：
然后是 **Pytorch**，这个比较麻烦。参照下面博客下载基本没问题： 这个是安装流程 需要先下载Anaconda，也比较简单。 然后需要比较一些资料： 然后Torch官网选择下载方式： 电脑是
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2024-09-08 07:34:37
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## PyTorch中的flatten函数：理解和使用
在深度学习中，我们经常需要将多维的张量（tensor）转换为一维的向量，以便输入到全连接层或其他需要一维输入的模型中。PyTorch提供了一个非常方便的函数flatten()来完成这个任务。本文将介绍flatten函数的用法和原理，并提供一些示例代码。
### 什么是flatten函数？
在PyTorch中，flatten函数的作用是将
原创
2023-08-03 08:20:05
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一、什么是数组扁平化扁平化，顾名思义就是减少复杂性装饰，使其事物本身更简洁、简单，突出主题。数组扁平化，对着上面意思套也知道了，就是将一个复杂的嵌套多层的数组，一层一层的转化为层级较少或者只有一层的数组。Ps: flatten 可以使数组扁平化，效果就会如下：const arr = [1, [2, [3, 4]]];
console.log(flatten(arr)); // [1, 2, 3,
