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运行时错误:4 维权重 [1024, 64, 3, 3] 的预期 4 维输入，但输入大小为 [32, 10]

这条线工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False) 我介绍了 ResNet18 self.conv = ResNet18()**ResNet 类**'''PyTorch 中的 ResNet.对于预激活 ResNet，请参阅“preact_resnet.py".参考:[1] 何 ..

发布时间：2022-01-06 19:31:33 deep-learning pytorch resnet torchvision deep-residual-networks 其他开发

RuntimeError:预期用于4维权重[1024、64、3、3]的4维输入，但是却得到了大小[32、10]的输入

这行工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3，64，kernel_size = 3，stride = 2，padding = 1，bias = False) 我介绍了ResNet18 self.conv = ResNet18()** ResNet类**'''PyTorch中的ResNet.有关预激活ResNet，请参见"preact_resnet.py".参考:[1]何 ..

发布时间：2021-04-29 20:45:43 deep-learning pytorch resnet torchvision deep-residual-networks 其他开发

张量流中的残差学习

我正在尝试从研究论文中复制此图像。在图像中，橙色箭头表示使用残差学习的快捷方式，红色轮廓所示的层表示卷积扩大。在下面的代码中，r5是在图像中看到的relu。为了简单起见，我已经排除了relu和dilation层之间的代码。在tensorflow中，我如何正确地结合relu和膨胀卷积来执行残留快捷方式？ #relu层 r5 = tf.nn.relu（layer5） ... ＃ ..

发布时间：2020-10-09 02:49:33 python tensorflow deep-learning conv-neural-network deep-residual-networks Python

残留神经网络:级联还是元素加法?

在残差神经网络中有残差块时，在块末尾的加法是真的元素加法还是串联? 例如，addition([1, 2], [3, 4])会产生[1, 2, 3, 4]还是[4, 6]吗? 解决方案这将导致[4，6]，您可以在 ..

发布时间：2020-05-17 19:31:02 neural-network resnet deep-residual-networks 其他开发

为什么我的神经网络永远不会过拟合?

我正在训练带有10个隐藏层的深层残差网络，其中包含游戏数据. 有人知道为什么我在这里没有过拟合吗? 经过100次训练后，训练和测验损失仍在减少. https://imgur.com/Tf3DIZL 解决方案仅几个建议: 对于深度学习，建议甚至进行90/10或95/5拆分(Andrew Ng) 曲线之间的微小差异意味着您的learning_rate没有被调整；尝试增加它 ..

发布时间：2020-05-04 10:29:35 machine-learning neural-network deep-learning deep-residual-networks AI人工智能

在Keras中可能有不可训练的层吗?

我想计算诸如模糊或重采样之类的常数卷积，并希望它在训练过程中永远不变. 我可以将卷积核初始化为常数并将其排除在Keras训练之外吗? 更具体地说，我不想将其用于文档中声明的目的.我想以这种方式实现残差网络:一个分支执行正常的可训练卷积，而并行分支执行一些常数，例如求平均值. 解决方案您应该能够将trainable = False参数传递给图层定义，或者在创建图层后设置laye ..

发布时间：2020-04-25 10:23:14 python machine-learning keras conv-neural-network deep-residual-networks AI人工智能

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