深度學習網路模組化

在設計深度神經網路的時候，往往需要迭代很多個結構相似、引數不同的模組，這時候如果把乙個個的模組寫出來當然可以，而且邏輯很清晰，但缺點是「工作量大」，形式上太笨。一種更為簡潔的方法是類似定義函式或定義類一樣把乙個個模組給抽象出來，然後把模組在神經網路中引數化。

如下**：

import torch.nn as nn

import torch
from torch import autograd
#這時候可以定義乙個基本模組，該模組由「兩層」卷積、bn和啟用構成，以後使用的時候可以例項化該模組
class doubleconv(nn.module):
def __init__(self,in_ch,out_ch):
super(doubleconv,self).__init__()
self.conv=nn.sequential(
nn.conv2d(in_ch,out_ch,3,padding=1),
nn.batchnorm2d(out_ch),
nn.relu(inplace=true),
nn.conv2d(out_ch,out_ch,3,padding=1),
nn.batchnorm2d(out_ch),
nn.relu(inplace=true)
)def forward(self,input):
return self.conv(input)
#在實現深度神經網路時候，就可以使用不同的引數例項化以上模組
class unet(nn.module):
def __init__(self,in_ch,out_ch):
super(unet,self).__init__()
self.conv1=double(in_ch,64)
...

深度學習 網路正則化

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深度學習網路結構

lenet 一共有五層，兩層卷積加三層全連線，架構如下 卷積部分 均無padding 輸入kernel size stride kernel個數 輸出池化 第一層卷積 32 32 3 5 51 628 28 6 14 14 6 第二層卷積 14 14 6 5 51 1610 10 16 5 5 16...

深度學習 網路訓練技巧

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