随笔分类 -  深度学习/机器学习

摘要：CNN 卷积神经网络 包括三种层：卷积层、池化层、全连接层 转载知乎： 从此明白了卷积神经网络（CNN） - 头发还在呢的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/434496888 阅读全文

摘要：1、可以减少内存使用 2、训练集训练好模型后，在验证集这里使用with torch.no_grad()，训练集则不会计算梯度值，然后并不会改变模型的参数，只是看了训练的效果。 阅读全文

摘要：1、CNN中的pooling层的作用 pooling是在卷积网络（CNN）中一般在卷积层（conv）之后使用的特征提取层，使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。一方面防止无用参数增加时间复杂度，一方面增加了特征的整合度。它实际上是一种形式的降采样。 最常见的池化操作 阅读全文