大连市建设工程电子文件编辑软件,吉利seo,株洲网站建设网站,如何在淘宝网做自己的网站全连接批量归一化
目的是#xff1a;只有一个学习率#xff0c; 通过归一化#xff0c;让所有的 x i x_i xi具有一样的分布#xff0c;则对每个参数 w i w_i wi梯度的作用是相当的实现是#xff1a;实际上是在全连接中增加了两个节点 γ \gamma γ, β \beta β 卷积…全连接批量归一化
目的是只有一个学习率 通过归一化让所有的 x i x_i xi具有一样的分布则对每个参数 w i w_i wi梯度的作用是相当的实现是实际上是在全连接中增加了两个节点 γ \gamma γ, β \beta β 卷积批量归一化
卷积实际上是一种共用权值的批量归一化层输入一个特征图通道上的所有值和输出的一块区域事实上形成了全连接输入 1 × 1 × C i n 1 \times 1 \times C_{in} 1×1×Cin输出 h k × w k × C o u t h_k \times w_k \times C_{out} hk×wk×Cout 参数总量 C i n × h k × w k × C o u t C_{in} \times h_k \times w_k \times C_{out} Cin×hk×wk×Cout
torch张量维度重构
参考 一文读懂torch的view机制 torch的view和reshape底层机制
import torch
arr torch.rand(2, 3, 4, 5)
arr_1d arr.flatten()
for d1 in range(2):for d2 in range(3):for d3 in range(4):for d4 in range(5):index d1 * 3 * 4 * 5 d2 * 4 * 5 d3 * 5 d4 * 1print(arr_1d[index])import torch
arr torch.rand(2, 3, 4, 5)
arr_1d arr.flatten()
s4 1
s3 5 * 1
s2 4 * 5 * 1
s1 3 * 4 * 5 * 1for d1 in range(2):for d2 in range(3):for d3 in range(4):for d4 in range(5):index d1 * s1 d2 * s2 d3 * s3 d4 * s4print(arr_1d[index])
