而且，AlexNet使用的卷积通道数也大于LeNet中的卷积通道数数十倍。紧接着最后一个卷积层的是两个输出个数为4096的全连接层。这两个巨大的全连接层带来将近1 GB的模型参数。...该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输入输出通道数。全连接模块则跟AlexNet中的一样。 现在我们构造一个VGG网络。它有5个卷积块，前2块使用单卷积层，而后3块使用双卷积层。...NiN使用卷积窗口形状分别为11*11、5*5和的3*3卷积层，相应的输出通道数也与AlexNet中的一致。每个NiN块后接一个步幅为2、窗口形状为3*3的最大池化层。...除使用NiN块以外，NiN还有一个设计与AlexNet显著不同：NiN去掉了AlexNet最后的3个全连接层，取而代之地，NiN使用了输出通道数等于标签类别数的NiN块，然后使用全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接用于分类...第四条线路则使用3*3最大池化层，后接1*1卷积层来改变通道数。4条线路都使用了合适的填充来使输入与输出的高和宽一致。最后我们将每条线路的输出在通道维上连结，并输入接下来的层中去。
本节目录 PyTorch中神经网络的构造方法 PyTorch中特殊层的构建 LeNet的PyTorch实现 神经网络的构造 Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类...神经网络中常见的层 深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层、卷积层、池化层与循环层等等。虽然PyTorch提供了⼤量常用的层，但有时候我们依然希望⾃定义层。...这里我们会介绍如何使用 Module 来自定义层，从而可以被反复调用。 不含模型参数的层 我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层。...池化层 池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(⼜称池化窗口)中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输⼊和核的互相关性，池化层直接计算池化窗口内元素的属性(均值、最大值等)。...模型示例 LeNet 这是一个简单的前馈神经网络 (feed-forward network）（LeNet）。它接受一个输入，然后将它送入下一层，一层接一层的传递，最后给出输出。
AlexNet 图2：AlexNet结构，引自他们的论文 AlexNet网络有6千万个参数，8个网络层——5个卷积层和3个全连接层。相比于LeNet-5，AlexNet只是堆了更多的网络层。...在论文发表时，作者指出AlexNet是“在ImageNet子集上训练的最大的卷积神经网络之一。” ⭐️创新点： 1.他们首次实现将线性整流函数（ReLus）作为激活函数。...这一想法的灵感来自Arora等人在论文Provable bounds for learning some deep representations，改论文提出了一种逐层构建的方法，即分析最后一层的相关统计数据...✨与前一个版本 Inception-v3 相比，有什么改进? 1.将 Inception模块转化为Residual Inception模块。 2.加入更多的Inception模块。...⭐️创新点： 1.MLP卷积层, 1×1卷积 2.全局平均池化(取每个特征map的平均值，并将结果向量输入softmax层) ?
表示输入中第 ? 个 FeatureMap 中位于 ? 的响应值， ? 表示输出中第 ? 个 FeatureMap 中位于 ? 的响应值， ?...与 BN 不同的是， WN 并不是对输入的特征数据进行归一化操作，而是对神经网络中指定的层的参数做归一化操作。 在论文中，作者将神经网络的层表示为 ? ，其中， ? 为权重向量， ?...故，作者提出了 IN，在 Channel 层面对输入数据进行归一化，再使用目标图像的 Channel 的均值与方差对结果进行 '去归一化'。...，而是对输入数据与参数的点乘做出改动，改为计算两者的余弦相似度 ?...CN 将模型的输出进行了归一化，使得输出有界，但是也因此丢弃了原本输出中所含的 Scale 信息，所以这个是否值得也有待进一步探讨。 PyTorch 相关文档： ? 7.
这次我们使用pytorch实现的alexnet实现作为网络，使用pretrain的权重是pytorch官方提供的。...--Machine-Learning-Model-CNN/master/cat1.jpg alexnet实现： 与之前一篇关于复现alexnet代码类似，这里的alexnet实现使用pytorch，具体代码如下...输入图像处理和前向传播 有了上面的网络结构， 我们下面吧图片输入到网络中，图片数据是上述的一张猫的图片，代码如下： from PIL import Image from torchvision...可视化实现是通过使用pytorch提供的hook机制，在卷积层中注册一个回调函数，把卷积层的输入输出存下载实现的，具体实现如下： class Hook(object): def __init__...第一层卷积层的特征图如下： image.png 最后一层卷积层特征图（部分）： image.png 分析： 可以看出第一层的卷积层输出，特征图里面还可以看出猫的形状，最后一层卷积网络的输出特征图
细化的结构图，来自互联网，侵删 与 LeNet 相比较 第⼀，与相对较小的 LeNet 相⽐， AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...第三， AlexNet 通过丢弃法（dropout）来控制全连接层的模型复杂度。⽽ LeNet 并没有使用丢弃法。...2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数 nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2), nn.ReLU(),...除了最后的卷积层外，进一步增大了输出通道数。...）选择性地忽略训练中的单个神经元，避免模型的过拟合（也使用数据增强防止过拟合） 贡献 / 意义 AlexNet 跟 LeNet 结构类似，但使⽤了更多的卷积层和更⼤的参数空间来拟合⼤规模数据集 ImageNet
：120 全连接层FC2: 输入结点数：120 输出结点数：84 全连接层FC3：输入结点数：84 输出节点数（分类数目）：10 4.2 数据处理 关于PyTorch的操作可以看我的博客：...采用多GPU的方式训练（这更偏向于工程上的改进，在科研领域影响不大） 训练时使用Dropout方法随机失活一些神经元，在AlexNet中，主要是在最后的全连接层使用了这项技术，因为最后的全连接层非常大（...在VGG中，通过使用 3 * 3的卷积核替代大卷积核实现将深度提升到了19层；在GoogLeNet中，通过引入Inception结构，实现将深度提升到22层，在BN-Inception中达到30层，还有很多例子都表明...，下一个浅模型将输入A计算得到输出与输入A本身汇总成为下一个浅模型的输入，依次下去，如下图所示。...但是残差模块的输入输出维度不一定是相同的，具体来说，有些残差模块输入和输出维度相同，而有些输出时输入的两倍，这是为了数据的升维。所以，在实现残差模块时还需要一个标记，表示该模块是否进行升维。
一个卷积神经网络由很多层组成，它们的输入是三维的，输出也是三维的，有的层有参数，有的层不需要参数。卷积神经网络的示意图如下： ? 2....2.4 全连接层（ Fully-Connected layer） 完全连接层是一个传统的多层感知器，它在输出层使用 softmax 激活函数。把所有局部特征结合变成全局特征，用来计算最后每一类的得分。...与相对较小的LeNet相比，AlexNet包含8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。...但AlexNet作者对它们的卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet指明了深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供简单的规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。 ?...VGG的结构图如下： ? 2.3 网络中的网络（NiN） LeNet、AlexNet和VGG：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。
从上图可以看到相对于LeNet（左侧），AlexNet（右侧）更深了，也应用了新的技术： AlexNet有5层卷积层（Conv层） 使用Max Pool 使用了ReLU激活函数 AlexNet支持更高分辨率的彩色图像...所以相对于为了解决手写数字识别（0到9共10个类别）的LeNet，AlexNet的最后输出层就有了1000个输出。...用PyTorch实现AlexNet 现在蓝图有了，最关键的就是根据公式计算出每层计算后的输出数据维度了。...我要训练一个基于AlexNet的花朵品种分类，插入公众号的图像数据集加载链接。...由于这个数据集里就5种花朵，所以我直接将AlexNet的最后一层输出从1000改成5，其他的不动。 数据集在加载自己的图像数据集一文中说过了。
所谓“常见”，是指这些模型的预训练权重通常被深度学习库（如 TensorFlow 和 PyTorch ）所共享，提供给开发者使用，这些模型通常会在课堂上讲授。...AlexNet 只是在 LeNet-5 中堆叠了更多的层。在该论文发表时，论文作者指出他们的网络架构是“当前最大的 ImageNet 子集卷积神经网络之一”。 有哪些创新？...1×1 卷积核在一个卷积内增加了非线性。 该论文作者也引入了两个辅助分类器，以在分类器的最后阶段扩大差异，增加了反向传播的网格信号，提供了额外的正则化。...辅助网络（与辅助分类分类器相连的分支）在推理时被丢弃。 值得注意的是，”这个网络架构的主要成果是提高网络内部计算资源的利用率”。...别担心，它只不过是 v3 的一个早期原型，因此与 v3 十分相似，但不常被使用。该论文作者在提出 Inception-v2 时，在上面做了很多实验，并记录了一些成功经验。
我们必须牢记，必须仅在隐藏层上应用丢弃，以防止我们丢失输入数据和丢失输出。...对于最后一个全连接层，我们有 512 个输入和 10 个输出，代表输出类别的数量。 我们还为全连接层定义了一个丢弃层，概率为 0.3。...此后，我们将图像展平为 1,024 个元素的向量，并将其通过丢弃层传递到第一个全连接层，提供 512 个输出，然后是 ReLU 和丢弃，在最后一个全连接层中，以提供所需的输出数量，本例中为 10。...然后，我们定义嵌入层，其中输入维与词汇量大小相同，输出为嵌入维，然后将嵌入层输出传递到 LSTM 层，其中输入维为嵌入维，然后定义隐藏状态维度。 然后，我们定义了全连接层和丢弃层。...更多 在本秘籍中，我们仅考虑了最后一个 LSTM 层的隐藏状态。 但是，可能存在使用所有隐藏层的复杂架构。 有一个dropout参数，可用于在多层 LSTM 的各层之间施加丢弃。
目录 一、CNN与DCNN 二、基于pytorch的实现 1.LeNet-5 2.AlexNet ---- 一、CNN与DCNN 卷积神经网络，如：LeNet 深度卷积神经网络，如：AlexNet AlexNet...是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu作为非线性激活函数，使用Dropout防止过拟合，是用数据增强提高模型准确率，使用GPU进行并行训练等。...AlexNet与LeNet结构类似，但使用了更多的卷积层和更大的参数空间来拟合大规模数据集ImageNet。 卷积神经网络就是含卷积层的网络。AlexNet是浅层神经网络和深度神经网络的分界线。...（选自书《动手学深度学习》、《神经网络与深度学习》） 二、基于pytorch的实现 参考卷积神经网络之 – Lenet LeNet、AlexNet模型实现（pytorch） 1.LeNet-5：...) x = self.fc3(self.fc2(self.fc1(x))) x = func.softmax(x,dim=1) return x #（最后模拟了一个输入
卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。由于池化窗口与步幅形状相同，池化窗口在输入上每次滑动所覆盖的区域互不重叠。卷积层块的输出形状为(批量大小, 通道, 高, 宽)。...除使用NiN块以外，NiN还有一个设计与AlexNet显著不同：NiN去掉了AlexNet最后的3个全连接层，取而代之地，NiN使用了输出通道数等于标签类别数的NiN块，然后使用全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接用于分类...GoogLeNet在主体卷积部分中使用5个模块，每个模块之间使用步幅为2的3 3×3最大池化层来减小输出高宽。 （1）第一模块使用一个64通道的7×7卷积层。...在残差块中，输入可通过跨层的数据线路更快地向前传播。神经网络所需要的拟合的f(x)-x 更容易被拟合优化。因此resnet更有效。...DenseNet的主要构建模块是稠密块（dense block）和过渡层（transition layer）。前者定义了输入和输出是如何连结的，后者则用来控制通道数，使之不过大。
使用加入动量的小批量梯度下降算法加速了训练过程的收敛。 使用数据增强策略极大地抑制了训练过程的过拟合。 利用了GPU的并行计算能力，加速了网络的训练与推断。...层数统计说明： AlexNet共8层: 5个卷积层(CONV1——CONV5) 3个全连接层(FC6-FC8) ➢ 计算网络层数时仅统计卷积层与全连接层； ➢ 池化层与各种归一化层都是对它们前面卷积层输出的特征图进行后处理...3.2.3第三层（CONV2） 第三层 (CONV2): 96 个5x5 卷积核，步长为 1，使用零填充p=2 输入: 27x27x96 大小的特征图组 输出特征图尺寸：(27 - 5 + 2*2)/1...卷积核，步长为 1，使用零填充p=1 CONV3输入: 13x13x256 大小的特征图组 输出特征图尺寸：(13 - 3 + 2*1)/1+1 = 13 输出特征图个数：384 第三、四层(CONV3...全连接层 MAX POOL3的输出：特征响应图组 但是FC6期望输入：向量 如何解决？
FCN自然地对任何大小的输入进行操作，并产生相应的（可能重新采样的）空间维度的输出。 一个实值损失函数有FCN定义了task。...这些网全连接的层具有固定的尺寸并丢弃空间坐标。 然而，这些完全连接的层也可以被视为与覆盖整个输入区域的内核的卷积。 这样做将它们转换为完全卷积网络，可以输入任意大小和输出分类图。...考虑一个层（卷积或者池化）中的输入步长s,和后面的滤波权重为f_ij的卷积层（忽略不相关的特征维数）。设置更低层的输入步长到l上采样它的输出影响因子为s。...我们选择了VGG的16层net5，我们发现它等同于19层网络的分类效果。对于GoogLeNet，我们只使用最终的损失层，并通过丢弃最后的平均池化层来提高性能。...我们在信道维数21上附加1×1卷积来预测每个粗略输出位置的每个PASCAL类别（包括背景）的分数，然后是一个去卷积层，将粗略输出双线性上采样为像所描述的像素密集输出在3.3节中。
FCN理应可以计算任意尺寸的输入并产生相应（或许重采样)空间维度的输出。 一个实值损失函数有FCN定义了task。如果损失函数是一个最后一层的空间维度总和, ，它的梯度将是它的每层空间组成梯度总和。...这些网络的全连接层有确定的位数并丢弃空间坐标。然而，这些全连接层也被看做是覆盖全部输入域的核卷积。需要将它们加入到可以采用任何尺寸输入并输出分类图的全卷积网络中。这种转换如图2所示。...我们选择VGG 16层的网络5，发现它和19层的网络在这个任务（分类）上相当。对于GoogLeNet,我们仅仅使用的最后的损失层，通过丢弃了最后的平均池化层提高了表现能力。...我们通过丢弃最后的分类切去每层网络头，然后将全连接层转化成卷积层。...我们附加了一个1*1的、通道维数为21的卷积来预测每个PASCAL分类（包括背景）的得分在每个粗糙的输出位置，后面紧跟一个去卷积层用来双线性上采样粗糙输出到像素密集输出如3.3.节中描述。
层数统计说明：AlexNet共8层: 5个卷积层(CONV1——CONV5) 3个全连接层(FC6-FC8)➢ 计算网络层数时仅统计卷积层与全连接层；➢ 池化层与各种归一化层都是对它们前面卷积层输出的特征图进行后处理...ImageFolder()返回的对象是一个包含数据集所有图像及对应标签构成的二维元组容器，支持索引和迭代，可作为torch.utils.data.DataLoader的输入。...写作提纲本文旨在通过实例教学，介绍如何使用PyTorch构建和训练基于AlexNet的花卉分类模型。读者将了解以下内容：I....PyTorch环境搭建与模型构建提供PyTorch环境配置和安装的指导介绍如何使用PyTorch构建AlexNet模型的网络结构解释模型中的各个层的功能和参数设置V....数据加载与批处理介绍如何使用PyTorch的数据加载器（DataLoader）读取和处理花卉数据集解释批处理的概念和作用，以及如何设置批处理大小VI.
本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构是有差异的，因此没有 可以在所有场景中使用的微调代码样板。...通常，这两种迁移学习方法都遵循以下几个步骤： 初始化预训练模型 重组最后一层，使其具有与新数据集类别数相同的输出数 为优化算法定义我们想要在训练期间更新的参数 运行训练步骤 1.导入相关包并打印版本号...请注意，这不是一个自动过程，并且对每个模型都是唯一的。 回想一下，CNN模型的最后一层（通常是FC层）与数据集中的输出类的数量具有相同的节点数。...这里的目标是将最后一层重塑为与之前具有相同数量的输入，并且具有与数据集 中的类别数相同的输出数。在以下部分中，我们将讨论如何更改每个模型的体系结构。...输出层与Alexnet类似，即 (classifier): Sequential( ...
从原理来看，深度学习与神经网络紧密相关：神经网络由一层一层的神经元构成，层数越多，神经网络越深，而所谓“深度学习”就是模拟人类大脑，运用深层神经网络对输入进行“思考”、“分析”并获得目标输出的过程。...如今，诸如PyTorch之类的软件库具有十分强大的功能，加上与目前最新的神经网络架构相比，AlexNet的构成十分简单，仅需几行代码即可通过 PyTorch 等软件库实现。...它引入快捷连接（shortcut connections)，给网络提供了一个能够在早期的时间步上适应性地“回头看”的选择。这些连接可以帮助网络决定生成特定输出时哪些输入是重要的。...一个典型的例子就是机器翻译：在生成输出词时，它通常会映射一个甚至多个特定的输入词。...模型应用多个前馈自注意层（feed-forward self-attention layers）取代循环层（recurrence），从而完全消除循环过程，从而能够平行处理所有输入并且生成输入和输出间相对较短的路径
挑战中的训练数据是 ImageNet 的一个子集：1,000 个同义词集（类别）和 120 万张图像。...他们使用非常小的 (3x3) 卷积滤波器将深度增加到 16 层和 19 层。这种架构显示出显着的改进。VGG-16 名称中的“16”指的是 CNN 的“16”层。它有大约 1.38 亿个参数。...他们提出了一个残差学习框架。这些层被公式化为参考层输入的学习残差函数，而不是学习未参考的函数。他们表明，这些残差网络更容易优化，并且可以从显着增加的深度中获得准确性。...使用预训练模型识别未知图像 在本节中，将展示如何使用 VGG-16 预训练模型来识别图像，包括 (i) 如何加载图像，(ii) 如何格式化预训练模型所需的图像，以及 (iii) 如何应用预训练模型。...PyTorch 或 TensorFlow 都非常适合 GPU 计算。 PyTorch 在其库中包含了许多预训练模型。从这个长长的 Pytorch 模型列表中选择一个预训练模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
