搭建神經網路模型

2021-10-22 15:18:25 字數 1960 閱讀 4425

簡單例子

先說模型搭建,後面發布模型訓練,最後模型**(分類)

in_channel:輸入彩色為3

out_channel:卷積核個數(一般與層數相同)

kernel_size:卷積核大小

stride=1

padding=0

self.conv1 = nn.conv2d(3, 6, 5)

16個卷積核,大小尺寸為:5×5

s:1卷積後輸出矩陣大小:n=28,依然是16個卷積核

池化層只改變高和寬(縮小為原來一半14),不改變深度(16)。

此時深度為:16

使用32個卷積核,尺寸為5×5

進行計算:

w(輸入大小):14

f(卷積核大小):5

卷積後的矩陣尺寸大小:n=10,output(32,10,10)

同樣操作:矩陣大小(10)進行縮小一半(5),不改變深度(32)

output(32,5,5)

linear(32 * 5 * 5, 120)

對特徵矩陣(32,5,5)進行展平操作為一維向量:

第乙個全連線層輸入個數:3255,節點個數設為120

linear(120, 84)

第乙個節點數120,所以第二個的輸入為120,設輸出節點個數為84

linear(84, 10)

最後乙個,輸入84,輸出十種,設為10.

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