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可变形卷积（Deformable Convolution）和 Faster R-CNN 是计算机视觉领域的两种重要技术。可变形卷积是一种改进的卷积操作，而 Faster R-CNN 是一种目标检测框架。下面将分别介绍它们的原理、优势以及它们之间的关系。 可变形卷积（Deformable Convol 阅读全文
posted @ 2025-03-16 22:34
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摘要：
多尺度策略是一种在机器学习领域广泛应用的分析方法，它通过将数据划分为多个层次或尺度来提取特征，从而提高模型的性能。这种方法在不同的空间或时间尺度上对现象、过程或数据进行观察和分析，尤其在物理、化学、生物、材料科学等学科中都有应用。 在深度学习中，多尺度策略通常指的是融合不同尺度的特征以提高性能。低层 阅读全文
posted @ 2025-03-16 22:24
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反向传播算法（Backpropagation）是深度学习和神经网络训练中的核心算法，用于计算损失函数相对于网络参数的梯度。这些梯度随后用于通过梯度下降（或其变体）更新网络权重，以最小化损失函数。反向传播算法结合了链式法则和梯度下降，使得在多层网络中高效地计算梯度成为可能。 反向传播算法的步骤 前向传 阅读全文
posted @ 2025-03-14 01:07
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在PyTorch中，nn.Sequential是一个容器模块，它按照它们在构造函数中传递的顺序包含一系列的子模块。nn.Sequential使得模型的构建更加简洁和直观，特别是当你的模型由一系列层顺序堆叠而成时。 功能 nn.Sequential自动将输入数据通过其包含的子模块进行传递。这意味着你不 阅读全文
posted @ 2025-03-14 01:06
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在PyTorch中，torch.nn.Linear是一个线性层（全连接层）的实现，它位于torch.nn模块中。这个模块是PyTorch中构建神经网络的基础，提供了许多预定义的层和函数，以便于快速构建和训练模型。 功能 torch.nn.Linear实现了一个线性变换，即对输入数据进行加权求和并加上 阅读全文
posted @ 2025-03-14 01:03
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AvgPool2d 是 PyTorch 中用于实现二维平均池化的层，它对输入信号的每个通道应用 2D 平均池化。平均池化层通过计算池化窗口内元素的平均值来降低特征图的空间维度，从而减少计算量和参数数量，同时提高模型对输入变化的鲁棒性。AvgPool2d 层的输出值可以通过以下公式精确描述：out(N 阅读全文
posted @ 2025-03-14 00:59
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MaxPool2d，全称为二维最大池化层（Max Pooling Layer），是卷积神经网络（CNN）中常用的一种池化（pooling）操作。池化层的主要作用是降低特征图的空间尺寸（即高度和宽度），从而减少模型的参数数量和计算量，同时提高模型对输入变化的鲁棒性。 MaxPool2d的工作原理 Ma 阅读全文
posted @ 2025-03-14 00:57
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Conv2d Conv2d 是二维卷积层的直接实现，是卷积神经网络中用于处理二维数据（如图像）的基本构建块。它通过卷积核（或滤波器）在输入数据上滑动，计算卷积核与输入数据的局部区域的点积，从而生成输出特征图。 关键参数： in_channels：输入数据的通道数。 out_channels：输出数据 阅读全文
posted @ 2025-03-14 00:54
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ReLU，全称为Rectified Linear Unit（线性修正单元），是一种在深度学习中广泛使用的激活函数。它的作用是向神经网络引入非线性因素，使网络能够学习和执行更复杂的任务。 ReLU函数的定义 ReLU函数的数学表达式非常简单： f(x)=max(0,x) 这意味着，对于所有正数输入，R 阅读全文
posted @ 2025-03-14 00:50
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Batch Normalization（批量归一化）是一种在深度学习中常用的技术，特别是在训练卷积神经网络（CNN）时。它由 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 在 2015 年提出，旨在加速训练过程，减少对初始化的依赖，并有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题。Batch 阅读全文
posted @ 2025-03-14 00:34
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