研1日记6

  1. 一般输入参数为batch_size×num_features×height×width

当高度和宽度不一样时,分别计算即可。

2.ReLU函数的表达式为:f(x) = max(0, x)。

3.Pytorch中最大池化层Maxpool的作用说明及实例使用(附代码)-CSDN博客

4.假设x的形状是(A, B, C, D),其中ABCD是各个维度的尺寸。执行x = torch.flatten(x, 1)后,x的新形状将会是(A, B*C*D)。这是因为从第二个维度(索引为1的维度,即B维度)开始,所有后续的维度都被合并成了一个维度。

相关推荐
夏天是冰红茶4 分钟前
小目标检测:LAM-YOLO详解
人工智能·yolo·目标检测
般若Neo10 分钟前
【AI通识】生成式人工智能通识
人工智能·aigc·生成式ai
winfield82112 分钟前
设计一个企业知识库 MCP Server
人工智能
Echo_NGC223717 分钟前
【DDPM 扩散模型】Part 7:最后总结!Denoising Diffusion Probabilistic Models论文全维度详解
人工智能·深度学习·神经网络·扩散模型·ddpm·高斯噪声
winfield82119 分钟前
推荐/搜索系统的召回、精排、粗排、打散这四个环节都是做什么的?
大数据·人工智能
540_54023 分钟前
ADVANCE Day23
人工智能·python·机器学习
有为少年30 分钟前
数据增强在小型卷积神经网络中的有效性探究
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·cnn
雪花desu33 分钟前
什么是融入 CoT 写 prompt
人工智能·语言模型
AIBox36544 分钟前
ChatGPT 中文版镜像官网,GPT5.2使用教程(2025年 12 月更新)
人工智能
测试人社区-千羽1 小时前
生物识别系统的测试安全性与漏洞防护实践
运维·人工智能·opencv·安全·数据挖掘·自动化·边缘计算