ResNeXt代码复现＋超详细注释（PyTorch）
ResNeXt就是一种典型的混合模型，由基础的Inception+ResNet组合而成，本质在gruops分组卷积，核心创新点就是用一种平行堆叠相同拓扑结构的blocks代替原来 ResNet 的三层卷积的block，在不明显增加参数量级的情况下提升了模型的准确率，同时由于拓扑结构相同，超参数也减少了，便于模型移植。关于论文更详细的解读可以看我上一篇笔记：经典神经网络论文超详细解读（八）——Re....
SENet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。关于SENet的原理和具体细节，我们在上一篇已经详细的介绍了：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们来复现一下代码。因为SENet不是一个全新的网络模型，而是相当于提出了一个即插即用的高性能小插件，所以代码实现也是比较简单的。本文是在ResN....
DenseNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
关于DenseNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。DenseNet模型简介整个DenseNet模型主要包含三个核心细节结构，分别是DenseLayer(整个模型最基础的原子单元，完成一次最基础的特征提取，如下图第三行)、DenseBlock(整个模型密集连接的基础单元，如下图第二行....
GoogLeNet InceptionV3代码复现＋超详细注释（PyTorch）
上篇介绍了InceptionV3论文，指路：经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）本篇我们来复现一下InceptionV3代码InceptionV1回顾：GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）第一步：定义基础卷积模块卷积模块较上次多了BN层BatchNorm2d()函数：作用：卷积层之后总会添加B....
GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）
昨天我们学习了GoogLeNet的论文,今天我们就来复现一下代码吧！话不多说，讲解都在注释里。（这可能是全网最详细的注释哦） 第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）'''-------------------第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）--------------''' class BasicConv2d(nn.Module): # init...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
pytorch您可能感兴趣
- pytorch实战
- pytorch安装
- pytorch环境
- pytorch策略
- pytorch内存
- pytorch资源
- pytorch架构
- pytorch模型
- pytorch构建
- pytorch deepseek-v2
- pytorch神经网络
- pytorch教程
- pytorch训练
- pytorch学习
- pytorch数据集
- pytorch tensorflow
- pytorch官方教程
- pytorch卷积
- pytorch gpu
- pytorch卷积神经网络
- pytorch数据
- pytorch源码
- pytorch分类
- pytorch框架
- pytorch案例
- pytorch学习笔记
- pytorch版本
- pytorch张量
- pytorch python
- pytorch入门