17、ConvMixer模型原理及其PyTorch逐行实现

文章目录

  • [1. 重点](#1. 重点)
  • [2. 思维导图](#2. 思维导图)

1. 重点

  • patch embedding : 将图形分割成不重叠的块作为图片样本特征
  • depth wise + point wise = new conv2d : 将传统的卷积转换成通道隔离卷积和像素空间隔离两个部分,在保证精度下降不多的情况下大大减少参数量

2. 思维导图

后续再整理吧,太忙了,写个大概如下:

相关推荐
袁气满满~_~1 小时前
深度学习笔记三
人工智能·笔记·深度学习
风象南1 小时前
OpenSpec 与 Spec Kit 使用对比:规范驱动开发该选哪个?
人工智能
草莓熊Lotso2 小时前
Linux 文件描述符与重定向实战:从原理到 minishell 实现
android·linux·运维·服务器·数据库·c++·人工智能
Coder_Boy_3 小时前
技术发展的核心规律是「加法打底,减法优化,重构平衡」
人工智能·spring boot·spring·重构
会飞的老朱5 小时前
医药集团数智化转型,智能综合管理平台激活集团管理新效能
大数据·人工智能·oa协同办公
聆风吟º6 小时前
CANN runtime 实战指南:异构计算场景中运行时组件的部署、调优与扩展技巧
人工智能·神经网络·cann·异构计算
Codebee8 小时前
能力中心 (Agent SkillCenter):开启AI技能管理新时代
人工智能
聆风吟º9 小时前
CANN runtime 全链路拆解:AI 异构计算运行时的任务管理与功能适配技术路径
人工智能·深度学习·神经网络·cann
uesowys9 小时前
Apache Spark算法开发指导-One-vs-Rest classifier
人工智能·算法·spark
AI_56789 小时前
AWS EC2新手入门:6步带你从零启动实例
大数据·数据库·人工智能·机器学习·aws