1x1x64的卷积层

时间: 2024-06-18 08:02:09 浏览: 65
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卷积部分1

1x1x64的卷积层是一种卷积神经网络中常见的卷积层。它的输入数据是一个高为1，宽为1，通道数为64的张量。它使用一个1x1大小的卷积核对输入进行卷积操作，从而得到一个输出张量，输出张量的高度、宽度和深度都与输入张量相同。 1x1x64卷积层可以用于特征映射的降维和升维，也可以用于增加网络的非线性性。在某些网络结构中，1x1x64卷积层被用来替代全连接层，因为它可以减少模型参数数量并且具有更好的计算效率。
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学号-姓名-实验x1

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首先，Bottleneck 利用 1x1 卷积层将输入层的特征向量从 256 维度降至 64 维度。接着，通过 3x3 卷积层学习特征，并将特征向量恢复至与输入一致的 256 维度，这个过程通过 3 个卷积层拟合了残差函数。最后，将残差...
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输入：训练数据集D={(x1,y1), (x2,y2), ... , (xm,ym)}，ResNet网络总层数L，残差块中卷积层个数n，学习率η，动量系数μ 输出：ResNet网络模型参数θ 初始化网络权重，其中注重残差块中的初始化 在残差块中加入identity mapping 使用He或Xavier初始化方式初始化其他卷积层 for epoch = 1,2, ... , max_epoch do for batch = 1,2, ... , m // 按批次进行训练 随机选取一个样本(x,y)∈D 将样本(x,y)通过ResNet网络前向传播，计算模型输出 用交叉熵损失函数计算模型输出和真实标签y之间的差距 通过反向传播算法，计算梯度 使用随机梯度下降法更新网络参数，即：θ = θ - η * grad + μ * v, 其中v为动量项，避免梯度震荡 返回ResNet网络模型参数θ.写出这个算法的代码

x, y = get_random_sample(D) # 前向传播计算模型输出 output = forward_propagation(x, theta) # 计算损失函数 loss = cross_entropy_loss(output, y) # 反向传播计算梯度 grad = backward_...

x1 = self.conv0(x) x1 = self.mlp0(x1) x2 = self.w0(x) x = x1 + x2 x = F.gelu(x)

首先，输入张量x通过一个卷积层（conv0）进行卷积操作。接着，卷积输出经过一个多层感知机（mlp0）进行非线性变换。同时，输入张量x也通过一个矩阵乘法层（w0）进行线性变换。然后，将这两个变换的输出相加，并通过...

def forward(self, x): x = self.downsample_conv(x) x0 = self.split_conv0(x) x1 = self.split_conv1(x) x1 = self.blocks_conv(x1) x = torch.cat([x1, x0], dim=1) x = self.concat_conv(x) return x这段代码的含义

然后，将下采样后的特征张量 x 分别输入到两个卷积层 split_conv0 和 split_conv1 中，得到两个特征张量 x0 和 x1。接下来，对 x1 进行多次残差块计算，通过 blocks_conv 中的 Residual Block 层来...

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定义卷积神经网络实现宝石识别 # --------------------------------------------------------补充完成网络结构定义部分，实现宝石分类------------------------------------------------------------ class MyCNN(nn.Layer): def init(self): super(MyCNN,self).init() self.conv0=nn.Conv2D(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1) self.pool0=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv1=nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=4, stride=1) self.pool1=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv2=nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool2=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv3=nn.Conv2D(in_channels=50, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool3=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv4=nn.Conv2D(in_channels=50, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool4=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.fc1=nn.Linear(in_features=5033, out_features=25) def forward(self,input): print("input.shape:",input.shape) # 进行第一次卷积和池化操作 x=self.conv0(input) print("x.shape:",x.shape) x=self.pool0(x) print('x0.shape:',x.shape) # 进行第二次卷积和池化操作 x=self.conv1(x) print(x.shape) x=self.pool1(x) print('x1.shape:',x.shape) # 进行第三次卷积和池化操作 x=self.conv2(x) print(x.shape) x=self.pool2(x) print('x2.shape:',x.shape) # 进行第四次卷积和池化操作 x=self.conv3(x) print(x.shape) x=self.pool3(x) print('x3.shape:',x.shape) # 进行第五次卷积和池化操作 x=self.conv4(x) print(x.shape) x=self.pool4(x) print('x4.shape:',x.shape) # 将卷积层的输出展开成一维向量 x=paddle.reshape(x, shape=[-1, 5033]) print('x3.shape:',x.shape) # 进行全连接层操作 y=self.fc1(x) print('y.shape:', y.shape) return y改进代码

在卷积层中，我们使用了卷积、批量归一化、ReLU激活和最大池化等操作。在全连接层中，我们使用了ReLU激活和Dropout正则化。最后一层全连接层输出25个类别的概率得分，对应于25种不同的宝石类型。

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=32, stride=8, padding=12) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.BN = nn.BatchNorm1d(num_features=64) self.conv3_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=8, stride=1) self.fc = nn.Linear(in_features=256 * 3, out_features=4) ##这里的256*3是计算出来的 self.softmax = nn.Softmax() def forward(self, x): x = self.conv1(x) ## x:Batch, 1, 1024 x = self.pool1(x) x1 = self.conv3_1(x) x1 = self.pool3_1(x1) x1 = self.conv3_2(x1) x1 = self.pool3_2(x1) x1 = self.conv3_3(x1) x1 = self.pool3_3(x1) x2 = self.conv5_1(x) x2 = self.pool5_1(x2) x2 = self.conv5_2(x2) x2 = self.pool5_2(x2) x2 = self.conv5_3(x2) x2 = self.pool5_3(x2) x3 = self.conv7_1(x) x3 = self.pool7_1(x3) x3 = self.conv7_2(x3) x3 = self.pool7_2(x3) x3 = self.conv7_3(x3) x3 = self.pool7_3(x3) x1 = self.pool2(x1) x2 = self.pool2(x2) x3 = self.pool2(x3) Batch, Channel, Length = x1.size() x1 = x1.view(Batch, -1) Batch, Channel, Length = x2.size() x2 = x2.view(Batch, -1) Batch, Channel, Length = x3.size() x3 = x3.view(Batch, -1) x = torch.cat((x1, x2, x3), dim=1) x = self.fc(x) # x = self.softmax(x) return x，解释代码和参数

这是一个神经网络模型，在初始化时包含了多个卷积层和池化层。其中包括使用不同卷积核大小的卷积层以及对应的池化层，以及最后的全连接层。这个模型可以用于分类任务，输出4个类别的预测结果。网络中还包括了...

解释 branch1x1 = conv2d_bn(x, 64, 1, 1) branch5x5 = conv2d_bn(x, 48, 1, 1) branch5x5 = conv2d_bn(branch5x5, 64, 5, 5) branch3x3dbl = conv2d_bn(x, 64, 1, 1) branch3x3dbl = conv2d_bn(branch3x3dbl, 96, 3, 3) branch3x3dbl = conv2d_bn(branch3x3dbl, 96, 3, 3) branch_pool = AveragePooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(x) branch_pool = conv2d_bn(branch_pool, 32, 1, 1) # 64+64+96+32 = 256 x = layers.concatenate( [branch1x1, branch5x5, branch3x3dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed0')

第三个分支是一个1x1的卷积层，输出通道数为64，然后接一个3x3的卷积层，输出通道数为96，最后再接一个3x3的卷积层，输出通道数为96。第四个分支是一个3x3的平均池化层，步长为1，填充方式为same，输出通道数为32，...

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