VGG15的1）每个卷积层所采用的滤波器个数、卷积尺寸、滤波器深度、激活函数 2）池化层的个数、位置、池化窗口的尺寸及深度 3）全连接层的个数、每个全连接层的滤波器个数、尺寸、深度 4）输出层的神经元个数、激活函数
时间: 2023-10-20 18:03:15 浏览: 41
1) VGG15的每个卷积层采用的滤波器个数都为64，卷积尺寸为3x3，滤波器深度为3（RGB图像），激活函数为ReLU。
2) VGG15共有5个池化层，位置分别在第1、2、4、7、10个卷积层之后，池化窗口的尺寸为2x2，深度为1。
3) VGG15有3个全连接层，每个全连接层的滤波器个数为4096，尺寸为1x1，深度为1。
4) VGG15的输出层有1000个神经元，由于是分类问题，输出层采用softmax激活函数。
相关问题
在VGGface上添加添加一个 1x1 的卷积层、一个扁平化层和一个 softmax 激活函数层有什么用
在VGGFace模型中添加一个1x1的卷积层后，可以通过调整卷积核的数量和深度来提高模型的表达能力。1x1卷积层可以将输入的特征图进行线性组合，从而生成新的特征图。这些新的特征图可以捕捉到更丰富的特征信息，从而提高模型的准确性。
添加扁平化层可以将卷积层输出的特征图展开成一维向量，从而方便后续的全连接层进行处理。扁平化层可以将多维的输入数据转换为一维的向量，这样可以在保留数据结构的同时，将数据传递给全连接层进行处理。
添加softmax激活函数层可以将输出值转换为概率分布，从而进行分类。softmax函数可以将多个输入值转换为概率值，概率值的大小表示每个类别的可能性，从而可以进行分类任务。
综上所述，在VGGFace模型中添加一个1x1的卷积层、一个扁平化层和一个softmax激活函数层可以提高模型的表达能力和分类准确性，从而适应更复杂的人脸识别任务。
VGG-16的隐含层由13个卷积层、3个全连接层和5个池化层组成，按照怎样的方式构建？
VGG-16的网络结构如下：
1. 输入层：224x224x3的图像输入
2. 卷积层1：64个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为224x224x64。
3. 卷积层2：64个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为224x224x64。
4. 池化层1：大小为2x2，步长为2，输出大小为112x112x64。
5. 卷积层3：128个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为112x112x128。
6. 卷积层4：128个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为112x112x128。
7. 池化层2：大小为2x2，步长为2，输出大小为56x56x128。
8. 卷积层5：256个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为56x56x256。
9. 卷积层6：256个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为56x56x256。
10. 卷积层7：256个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为56x56x256。
11. 池化层3：大小为2x2，步长为2，输出大小为28x28x256。
12. 卷积层8：512个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为28x28x512。
13. 卷积层9：512个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为28x28x512。
14. 卷积层10：512个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为28x28x512。
15. 池化层4：大小为2x2，步长为2，输出大小为14x14x512。
16. 卷积层11：512个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为14x14x512。
17. 卷积层12：512个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为14x14x512。
18. 卷积层13：512个卷积核，大小为3x3，步长为1，padding为1，激活函数使用ReLU，输出大小为14x14x512。
19. 池化层5：大小为2x2，步长为2，输出大小为7x7x512。
20. 全连接层1：4096个神经元，激活函数使用ReLU。
21. Dropout层1：防止过拟合。
22. 全连接层2：4096个神经元，激活函数使用ReLU。
23. Dropout层2：防止过拟合。
24. 全连接层3：1000个神经元，激活函数使用softmax函数，最终输出1000个分类结果。
以上就是VGG-16的网络结构，其中卷积层和全连接层都使用了ReLU作为激活函数，Dropout层用于防止过拟合。
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2. `padding=(1, 1)`参数用于在输入的每边添加1个像素的填充，以保持输入和输出的宽度和高度相同，这在VGG16中被广泛使用。 3. `nn.MaxPool2d`是最大池化层，例如`nn.MaxPool2d((2, 2), padding=(1, 1))`表示2x2的...
VMP技术解析：Handle块优化与壳模板初始化
"这篇学习笔记主要探讨了VMP（Virtual Machine Protect，虚拟机保护）技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源，包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章，深入理解VMP的工作原理和技巧。"
在VMP技术中，Handle块是虚拟机执行的关键部分，它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中，作者详细介绍了Handle块的优化过程，包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如，常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`，或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等，这些变换旨在混淆原始代码，增加反逆向工程的难度。
在壳模板初始化阶段，作者提到了1.10和1.21两个版本的区别，其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护，增强了加密效果。在未加密时，代码可能呈现出特定的模式，而加密后，这些模式会被混淆，使分析更加困难。
笔记中还提到，VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用，值为0表示未使用，1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外，通过循环遍历特定的Handle块，并依据某种规律（如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`）进行匹配，可以找到需要处理的指令，如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`，然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。
在结构体使用方面，笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析，而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤，这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。
这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用，涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化，对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【进阶】音频处理基础：使用Librosa
# 2.1 Librosa库的安装和导入
Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令：
```
pip install librosa
```
安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库：
```python
import librosa
```
导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数
python中字典转换成json
在Python中，你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例：
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# 假设我们有一个字典
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# 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON
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print(json_string) # 输出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
C++ Primer 第四版更新：现代编程风格与标准库
"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1"
本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程，旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新，以适应C++语言的发展趋势，特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术，而是将重点放在了标准库的运用上。
第四版的主要改动包括：
1. 内容重组：为了反映现代C++编程的最佳实践，书中对语言主题的顺序进行了调整，使得学习路径更加顺畅。
2. 添加辅助学习工具：每章增设了“小结”和“术语”部分，帮助读者回顾和巩固关键概念。此外，重要术语以黑体突出，已熟悉的术语以楷体呈现，以便读者识别。
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4. 前后交叉引用：增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。
5. 额外讨论和解释：针对复杂概念和初学者常遇到的问题，进行深入解析。
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本书保留了前几版的核心特色，即以实例教学，通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程，让读者在编写程序的过程中学习C++，同时也展示了如何有效地利用这门语言。
《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者，也适合想要更新C++知识的老手，它全面覆盖了C++语言的各个方面，包括基础语法、类、模板、STL（Standard Template Library）等，同时引入了现代C++的特性，如智能指针、RAII（Resource Acquisition Is Initialization）、lambda表达式等，使读者能够跟上C++语言的发展步伐，提升编程技能。