我在卷积神经网络结构上测试了一些变化。我试图在conv层之后添加BatchNorm层,而不是添加激活层。然后我用BatchNorm层交换激活层。
# here example of conv-> b_norm -> activation
...
nn.Conv2d(out_, out_, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1), bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_),
nn.LeakyReLU(),
...
# here example of conv-> activation -> b_norm
...
我正在尝试实现一个逆Sigmoid函数到我的卷积神经网络的最后一层?我正在尝试在Pytorch中构建网络,我想从最后一个卷积层获得输出,然后对其应用逆Sigmoid函数。 我读到logit函数是sigmoid函数的反面,我试着实现它,但它不起作用。我使用了scipy库中的logit函数,并在函数中使用了它。 def InverseSigmoid(self, x):
x = logit(x)
return x
我很难在网上找到关于如何在卷积神经网络中使用偏差进行反向传播的资源。我所说的偏差是指通过卷积得到的每个数字相加的数字。 Here is a picture further explaining 我知道如何计算滤波器权重的梯度,但我不确定如何处理偏差。现在,我只是根据该层的平均误差来调整它。这是正确的吗?