神經網絡的學習
損失函數
一般用均方誤差和交叉熵誤差函數
均方誤差:
交叉熵誤差函數:
基於im2col展開
因爲老實做卷積,會有很多for循環,而且很慢
所以用im2col函數來避免使用for循環
對應3維數據,用了im2col後,數據轉換爲2維矩陣,準確來講是把包含批數量的4維數據換成了2維數據
其本質是,將數據展開以適合濾波器,具體是將3維方塊,橫向展開成1列
一般用均方誤差和交叉熵誤差函數
基於im2col展開
因爲老實做卷積,會有很多for循環,而且很慢
所以用im2col函數來避免使用for循環
對應3維數據,用了im2col後,數據轉換爲2維矩陣,準確來講是把包含批數量的4維數據換成了2維數據
其本質是,將數據展開以適合濾波器,具體是將3維方塊,橫向展開成1列
簡單理解CNN的padding如何計算一、說明二、計算三、技巧分享 一、說明 先看pytorch卷積層設置參數 nn.Conv2d( in_channels=1, #input height ou