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CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（上）
kernel
channel
input
padding
size
上次课我们讲解了对于CIFAR10数据读取部分代码的编写，本节讲解如何编写经典的LeNet5神经网络。
用户6719124
2019-12-19
840
0
Pytorch-经典卷积网络介绍（下）
kernel
上次课介绍了LeNet-5和AlexNet，本节课介绍VGG和GoogleNet。
用户6719124
2019-12-04
508
0
Pytorch-ResNet（残差网络）-上
神经网络
kernel
由之前的研究，会有人疑问是否往往更深层次的神经网络具有更佳的表现？这种问题现在还无法进行完美的解答。
用户6719124
2019-12-04
862
0
Pytorch-卷积神经网络的运算流程（下）
kernel
channel
input
padding
size
这里第一个3代表3个通道，input channel数量为之前的1，3 3 代表了所取的kernel的size。
用户6719124
2019-11-20
1.1K
0
Pytorch-卷积神经网络的运算流程（中）
kernel
如上图中所列参数，x为1（假设batch为1）张图片、3个通道（对应于RGB三个通道）、28*28的大小。而kernel中的3代表对input的x上的三个通道上均进行卷积运算。而multi-kernels中的16泛指包括了blur、edge等16个功能、3代表对每一个通道上的逐渐进行卷积运算。
用户6719124
2019-11-18
766
0
Pytorch-卷积神经网络的运算流程（上）
kernel
这里注意由于原图为28*28，经过kernel取特征点后，feature map变为26*26，即边缘无法重复累计。这里也可以用后续讲的padding（补丁）操作进行处理。
用户6719124
2019-11-17
459
0
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