def forward(self, inp): x = inp x = self.norm1(x) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = self.gelu(x) x = x * self.se(x) x = self.conv3(x) x = self.dropout1(x) y = inp + x * self.beta x = self.conv4(self.norm2(y)) x = self.gelu(x) x = self.conv5(x) x = self.dropout2(x) return y + x * self.gamma代码中文含义
时间: 2023-12-04 13:03:46 浏览: 173
vertx-starter:vert.x入门项目的POC
这段代码是一个神经网络的前向传播函数。在这个函数中,输入(inp)首先通过一个归一化层(norm1)进行归一化,然后通过两个卷积层(conv1和conv2)进行特征提取。接着,通过一个GELU激活函数(gelu)进行非线性变换,并通过一个SE模块(se)对特征进行加权。然后再通过一个卷积层(conv3)进行进一步的特征提取,并通过一个Dropout层(dropout1)进行正则化。此外,还定义了两个参数beta和gamma,分别用于调整残差连接(y = inp + x * beta)和特征缩放(return y + x * gamma)。最后,再通过两个卷积层(conv4和conv5)和一个Dropout层(dropout2)进行最终的特征提取和正则化,并将其与残差连接相加作为输出。
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