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搜索关键字:conv2    ( 62个结果
tensorflow(三十九):实战——深度残差网络ResNet18
一、基础 二、ResNet18 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, Sequential class BasicBlock(layers.Layer): d ...
分类:Web程序   时间:2021-05-04 16:11:01    阅读次数:0
Transfomer+CNN+Loss
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys ...
分类:其他好文   时间:2021-04-29 11:44:45    阅读次数:0
官方文档的学习
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html?highlight=nn%20conv2d#torch.nn.Conv2d ###1 ###2 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-06 14:10:37    阅读次数:0
AlexNet
一、AlexNet网络 1.1 结构 \ 处理的步骤为 conv1 relu1 norm1 \(\rightarrow\) pool1 \(\rightarrow\) conv2 relu2 norm2 \(\rightarrow\) pool2 \(\rightarrow\) conv3 relu ...
分类:Web程序   时间:2021-03-02 11:48:54    阅读次数:0
ResNet实战
目录Res BlockResNet18Out of memory # Resnet.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import keras from te ...
分类:Web程序   时间:2020-12-17 12:26:32    阅读次数:3
Keras using Conv2D for MINST
##import import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.layers impor ...
分类:其他好文   时间:2020-10-31 01:42:28    阅读次数:13
ResNet基础概念
1. 简介 随着神经网络的进一步加深,可能会出现如下问题: (1)梯度消失、梯度爆炸 (2)退化问题--训练集上准确率下降(不等于过拟合--表现为在训练集上表现更好) ResNet是2015年ILSVRC 比赛2015第一名的算法。主要是针对更深的神经网络难以训练的问题,提出了一种残差学习的结构,不 ...
分类:Web程序   时间:2020-09-12 21:11:26    阅读次数:46
第四周:卷积神经网络 part3
一、代码练习 完善HybridSN高光谱分类网络 HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspect ...
分类:其他好文   时间:2020-08-15 22:38:06    阅读次数:61
Mnist手写数字识别 Tensorflow
Mnist手写数字识别 Tensorflow 任务目标 了解mnist数据集 搭建和测试模型 编辑环境 操作系统:Win10 python版本:3.6 集成开发环境:pycharm tensorflow版本:1.* 了解mnist数据集 mnist数据集:mnist数据集下载地址 MNIST 数据集 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-18 20:01:40    阅读次数:78
Pytorch框架学习---(6)hook函数和CAM类激活图
本节介绍 Pytorch中hook函数,以及CAM算法生成类激活图。 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-17 22:02:03    阅读次数:124
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