摘要： if __name__ == '__main__': module = CAM_Module() in_data = torch.randint(0, 255, (2, 3, 7, 7), dtype=torch.float32) 阅读全文

摘要： Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中，我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务。 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同，我们提出了一种双重注意网络（DANet）来自适应地集成局部特征及其全局依赖性。 阅读全文

摘要： 2019.4.9 在闭区间[0, 1]内，我们随机取出两点（服从均匀分布）A和B，形成一个新的闭区间[min{A,B}, max{A,B}]。如此反复n次，我们就有了n个随机闭区间。那么这n个闭区间不出现重叠的概率是多大呢？ 答： Datawhale 是得到2n个次序的概率在概率密度上的积分，积分上 阅读全文

摘要： 5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子： 例如，假设您有1050个训练样本，并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本（从第1到第100个）并训练网络。接下来，它需要第二个100个样本（从第101到第200）并再次训练网络。我们可以继续执 阅读全文

摘要： 这里是给出的一个代码。 init只是规定了conv的输入通道数量、输出通道数量和卷积核尺寸。 然后在神经网络中，充当卷积层的是forward部分。 阅读全文

摘要： tf.nn.softmax中dim默认为-1,即,tf.nn.softmax会以最后一个维度作为一维向量计算softmax softmax是什么？ 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概 阅读全文

摘要： 1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预 阅读全文