self.layer
时间: 2023-08-27 18:21:13 浏览: 49
在卷积神经网络(CNN)中,self.layer是一个指代卷积神经网络的变量。它通常表示网络的层级结构,并包含了卷积层、激活函数、池化层和全连接层等组成部分。在CNN的结构中,每一层都扮演着不同的角色,用于提取输入数据的特征。在残差结构中,可能会使用shortcut来调整输入和输出的维度,并通过添加1x1的卷积核实现维度的调整。对于self.layer的使用,可以根据具体的代码情况进行分析。例如,在编写test.py的代码中,self.layer可能会被用来加载模型并进行测试集的预测值输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [卷积神经网络CNN理解](https://blog.csdn.net/qq_39852676/article/details/85224290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深度学习第三周](https://blog.csdn.net/weixin_45573034/article/details/126006785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]