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channel shuffle的作用

时间: 2023-04-18 21:00:54 浏览: 296

Flink NoSuchFileExceptionnetty-shuffle-channel.shuffle.data异常处理

Flink NoSuchFileException_ _tmp_flink-netty-shuffle-xxxx_xxxx.channel.shuffle.data异常处理

Channel shuffle的作用是将输入的张量按照一定的规则进行通道混洗，从而改变通道的顺序，使得不同通道的信息可以交叉融合，增强网络的表达能力。通常用于卷积神经网络中的特征提取层，可以提高模型的准确率和泛化能力。

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channel_shift_range=25., # 随机通道偏移，偏移值在 [-25,25] 范围内 width_shift_range=0.02, # 随机水平平移，平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内 height_shift_range=0.02, # 随机竖直平移，平移比例在 [-0.02,...

import mindspore.nn as nn from mindspore.common.initializer import Normal class LeNet5(nn.Cell): def init(self, num_class=10, num_channel=1): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid') self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid') self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120, weight_init=Normal(0.02)) self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02)) self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02)) self.relu = nn.ReLU() self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.flatten = nn.Flatten() # use the preceding operators to construct networks def construct(self, x): x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x))) x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x))) x = self.flatten(x) x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x改变卷积层的卷积核大小、卷积通道数,用改变后的网络对手写字体进行识别

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