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
金伟API10245 小时前
如何从零打造一个极简的DeepSeek-R1大模型
人工智能·ai
江畔柳前堤5 小时前
大语言模型分布式训练:从并行策略到万卡工程的系统梳理
人工智能·分布式·深度学习·算法·目标检测·机器学习·语言模型
Shockang5 小时前
智能体环路工程实战
人工智能
美摄科技5 小时前
美摄美颜特效SDK Skill:以AI赋能智能视音频新视界
人工智能
Web3_Daisy6 小时前
Pump.fun 与 FOMO 竞争背后的 Meme 市场变局
大数据·人工智能·金融·web3·区块链
AI创界者6 小时前
MiniMax-H3 本地一键部署整合包:8G 显存玩转文图生视频、视频参考、角色替换与超分补帧全流程
人工智能·深度学习
江畔柳前堤6 小时前
HBM:大语言模型时代的「算力血液」——从内存墙到带宽革命的深度拆解
服务器·人工智能·windows·目标检测·语言模型·自然语言处理·软件工程
美摄科技6 小时前
视频一键成片SDK Skill:AI智能分析与语义理解
人工智能
fthux7 小时前
装闭 RenoPit 源码解析(05):FastAPI与Celery如何执行AI装修分析
人工智能·ai·开源·github·open source·renopit
格数致用7 小时前
数据库设计与表结构详解|信息化项目全流程管理系统源码逐行精讲(五)
人工智能·政务·数据库设计·外键约束