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  • 我在想,如果各通道的卷積核共享參數(shù),是不是也行的通,比如輸入為RGB三通道,我只使用多個單通道的卷積核,這樣參數(shù)量大大降低了,會有什么問題呢?

    多通道的多個卷積核

    下圖展示了在四個通道上的卷積操作,有兩個卷積核,生成兩個通道。其中需要注意的是,四個通道上每個通道對應一個卷積核,先將w2忽略,只看w1,那么在w1的某位置(i,j)處的值,...

  • PyTorch入門學習(二):Autogard之自動求梯度

    未經(jīng)允許,不得轉載,謝謝~~ autograd包是PyTorch中神經(jīng)網(wǎng)絡的核心部分,簡單學習一下. autograd提供了所有張量操作的自動求微分功能. 它的靈活性體現(xiàn)在可...

  • 還有有個疑問,多頭機制中,Q,K,V在每個head中的線性變換矩陣是否是共享的呢,即WQ,WK,WV這三個權重矩陣是否是相等的。如果不相等,比如會隨著訓練各自更新,那么這樣能帶來什么好處呢

    Attention Is All You Need簡記(多頭注意力、自注意力、層歸一化、位置嵌入)

    首先注意力模型可以宏觀上理解為一個查詢(query)到一系列(鍵key-值value)對的映射。將Source(源)中的構成元素想象成是由一系列的<Key,Value>數(shù)據(jù)對...

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    損失函數(shù)和優(yōu)化-損失函數(shù)(1)

    寫在前面 這一節(jié)的內(nèi)容比較多,仔細理解以及整理起來也著實相較之前多費了些力氣,但這些力氣都花得值得。 像這節(jié)中提到的“過擬合”和“正則化”,其實是非常常見而且基礎的問題,但像...

  • 寫得很用心吶,很不錯。

    【DL筆記6】從此明白了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)

    初識卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN) 從今天起,正式開始講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。這是一種曾經(jīng)讓我無論如何也無法弄明白的東西,主要是名字就太“高級”了,網(wǎng)上的各種各樣的文章來介紹“什么是卷積”...

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    【DL筆記6】從此明白了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)

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