09 2021 档案

第四周作业：卷积神经网络（Part2）
摘要：一、理论学习 1、AlexNet的主要改进：在全连接层后增加丢弃法Dropout、使用ReLU减缓梯度消失、使用MaxPooling 上下两层是两个GPU的结果，输入为227*227*3的图片（由224*224*3调整得来），第一层卷积的卷积核数量为96，卷积核大小为11*11*3，步长是4，pad 阅读全文
posted @ 2021-09-26 21:58 古幽月兮 阅读(442) 评论(1) 推荐(0)
第三周作业：卷积神经网络（Part1)
摘要：一、理论学习 1、基本理论 对于定义一个类，都要继承nn.Module。在类里，通常不可缺少的两个函数分别是__init__()和forward（）。__init__()函数首先调用父类的__init__()函数，再定义所需要的层以及所需要的操作；forward（）前向函数将输入进行__init__ 阅读全文
posted @ 2021-09-19 21:17 古幽月兮 阅读(196) 评论(0) 推荐(0)
第二周作业：多层感知机
摘要：夯实基础是必要的，每天学一点点也是必要的，快乐摸鱼生活又过去了一周~ 阅读全文
posted @ 2021-09-12 01:04 古幽月兮 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)
第一次作业：深度学习基础
摘要：深度学习基础你打好了吗？没有吧？我也没有 阅读全文
posted @ 2021-09-05 21:48 古幽月兮 阅读(140) 评论(1) 推荐(0)