2026年1月20日
pytorch深度学习实战:从全连接神经网络到卷积神经网络
摘要： pytorch深度学习实战:从全连接神经网络到卷积神经网络 首先介绍了卷积相对于全连接的三大优势：局部操作、平移不变性和参数量大幅减少。接着讲解了如何通过子类化 nn.Module 自定义模型，重点区分了函数式 API 与模块化 API 的使用场景——有参数的层用模块化，无参数的操作用函数式。最后探讨了三种模型改进策略：增加通道数扩展宽度、使用权重惩罚/Dropout/批量归一化进行正则化、以及通过跳跃连接构建更深的网络以解决梯度消失问题。文末提供了完整的 ResNet 风格网络代码实现。 阅读全文
posted @ 2026-01-20 22:04 榴红八色鸫 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)