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做动画片的网站,平台推广引流,网站域名做注册,上海免费推广网站有哪些一、AlexNet与VGG 1、深度学习追求更深更大,使用VGG将卷积层组合为块 2、VGG块:3*3卷积(pad1,n层,m通道)、2*2最大池化层 二、VGG架构 1、多个VGG块后接全连接层 2、不同次数的重复块得到不同的架构&a…

一、AlexNet与VGG

1、深度学习追求更深更大,使用VGG将卷积层组合为块

2、VGG块:3*3卷积(pad=1,n层,m通道)、2*2最大池化层

二、VGG架构

1、多个VGG块后接全连接层

2、不同次数的重复块得到不同的架构,eg:VGG-16(卷积层和全连接层相加的总数)

三、总结

1、VGG-11使用可复用的卷积块构造网络。不同的VGG模型可通过每个块中卷积层数量和输出通道数量的差异来定义。

2、块的使用导致网络定义的非常简洁。使用块可以有效地设计复杂的网络。

3、深层且窄的卷积(即3×3)比较浅层且宽的卷积更有效

四、代码

1、VGG块

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2ldef vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):layers = []for _ in range(num_convs):layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels,kernel_size=3, padding=1))layers.append(nn.ReLU())in_channels = out_channelslayers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2))return nn.Sequential(*layers)

2、VGG网络

def vgg(conv_arch):conv_blks = []in_channels = 1# 卷积层部分# num_convs一块里有多少个层for (num_convs, out_channels) in conv_arch:conv_blks.append(vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels))in_channels = out_channelsreturn nn.Sequential(*conv_blks, nn.Flatten(),# 全连接层部分nn.Linear(out_channels * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),nn.Linear(4096, 10))net = vgg(conv_arch)
http://www.dinnco.com/news/36516.html

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