空洞卷积与残差网络在深度学习中的应用与优化

版权申诉
0 下载量 179 浏览量 更新于2024-09-28 收藏 151.01MB ZIP 举报
" 空洞卷积，也被称为膨胀卷积，是一种特殊的卷积运算方式。它的主要目的是扩大神经网络的感受野，即模型能够“看到”的输入区域。在传统的卷积操作中，相邻滤波器间的步长通常是1，而在空洞卷积中，通过设置较大的步长（例如2或3），在滤波器之间留出空洞，使得卷积核能覆盖更大的区域。这种操作能够使模型在不增加计算复杂度的情况下，捕获更远的上下文信息，这对于图像分割、语义理解等任务特别有用。 残差网络则通过引入“跳跃连接”来解决深度学习中的训练难题。在传统的前馈神经网络中，随着网络深度的增加，梯度会逐渐消失，导致浅层特征无法有效地传递到深层。残差网络通过直接将输入信号线性加到输出上，使得每一层的网络都试图学习残差，即输入到输出的差异，而不是原始信号本身。这样，即使在网络非常深的时候，也能有效地传播梯度，从而提高训练效率和模型的准确性。 在PyTorch框架中，实现这两种技术并不复杂。代码文件`1.11残差网络和空洞卷积.py`、`1.10残差网络.py`和`1.7空洞卷积.py`可能分别展示了如何定义和训练包含空洞卷积的网络结构，以及不同版本的残差网络。图片文件`1.10acc.jpg`、`1.7acc.jpg`、`1.11acc.jpg`可能是训练过程中的准确率曲线，展示不同网络配置下的性能变化；而`1.7loss.jpg`、`1.10loss.jpg`、`1.11loss.jpg`可能是损失函数的变化图。文件`1.11result.txt`可能包含了最终的实验结果或者训练后的模型参数。 通过分析这些代码和图表，我们可以深入理解空洞卷积和残差网络的工作原理，以及它们在实际应用中的表现。同时，这也为我们提供了调整和优化模型的依据，比如通过比较不同配置的准确率和损失变化，可以找出最佳的网络结构和超参数。此外，这个例子也强调了可视化在深度学习中的重要性，它可以帮助我们直观地理解模型的训练过程和性能。

空洞卷积+残差网络.rar

4910 浏览量
`1.11残差网络和空洞卷积.py`、`1.10残差网络.py`和`1.7空洞卷积.py`这三份代码可能分别展示了如何定义和训练包含空洞卷积的网络结构，以及不同版本的残差网络。`1.10acc.jpg`、`1.7acc.jpg`、`1.11acc.jpg`这些图片...

空洞卷积+残差网络.rar_rezip1.zip

2024-07-17 上传
`1.11残差网络和空洞卷积.py`、`1.10残差网络.py`和`1.7空洞卷积.py`这三份代码可能分别展示了如何定义和训练包含空洞卷积的网络结构，以及不同版本的残差网络。`1.10acc.jpg`、`1.7acc.jpg`、`1.11acc.jpg`这些图片...

FEA.rar-convergence.m_files.rar_FEA_fea.rar_tu

106 浏览量
标题中的"FEA.rar-convergence.m_files.rar_FEA_fea.rar_tu"似乎是指一个关于有限元素分析（FEA）的压缩包文件，其中包含了与求解收敛性问题相关的MATLAB脚本（"convergence.m_files"）和其他FEA相关的资料。...

可变形卷积替换残差网络普通卷积

176 浏览量
可变形卷积是一种改进的卷积操作，它可以根据输入特征图的内容自适应地调整卷积核的形状和位置。... 引用:空洞卷积+残差网络.rar。 请回答我或者给我介绍或演示一下:可变形卷积替换残差网络普通卷积?

def forward(self, x): ec1 = self.e_conv_1(x) ec2 = self.e_conv_2(ec1) eblock1 = self.e_block_1(ec2) + ec2 eblock2 = self.e_block_2(eblock1) + eblock1 eblock3 = self.e_block_3(eblock2) + eblock2 ec3 = self.e_conv_3(eblock3) # in [-1, 1] from tanh activation return ec3

143 浏览量
这段代码是一个神经网络的前向传播函数，主要包括了卷积层和残差块。输入的数据 x 经过两个卷积层（self.e_conv_1 和 self.e_conv_2），然后经过三个残差块（self.e_block_1，self.e_block_2 和 self.e_block_3），...

将以下代码改成残差卷积网络class EmbeddingOmniglot(nn.Module): ''' In this network the input image is supposed to be 28x28 ''' def __init__(self, args, emb_size): super(EmbeddingOmniglot, self).__init__() self.emb_size = emb_size self.nef = 64 self.args = args # input is 1 x 28 x 28 self.conv1 = nn.Conv2d(1, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (nef) x 14 x 14 self.conv2 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (1.5*ndf) x 7 x 7 self.conv3 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 5 x 5 self.conv4 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 3 x 3 self.fc_last = nn.Linear(3 * 3 * self.nef, self.emb_size, bias=False) self.bn_last = nn.BatchNorm1d(self.emb_size) def forward(self, inputs): e1 = F.max_pool2d(self.bn1(self.conv1(inputs)), 2) x = F.leaky_relu(e1, 0.1, inplace=True) e2 = F.max_pool2d(self.bn2(self.conv2(x)), 2) x = F.leaky_relu(e2, 0.1, inplace=True) e3 = self.bn3(self.conv3(x)) x = F.leaky_relu(e3, 0.1, inplace=True) e4 = self.bn4(self.conv4(x)) x = F.leaky_relu(e4, 0.1, inplace=True) x = x.view(-1, 3 * 3 * self.nef) output = F.leaky_relu(self.bn_last(self.fc_last(x))) return [e1, e2, e3, output]

148 浏览量
以下是将代码改写成使用残差卷积网络的示例代码： ```python class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ResidualBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d...

使用paddle将以下LeNet代码改为ResNet网络模型class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

242 浏览量
super(ResNet, self).__init__() # 第一个卷积层，输出通道数为64，卷积核大小为7x7，步长为2，padding为3 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias_attr=False) self....

if residual: if in_dim != out_dim: self.res_fc = nn.Linear(in_dim, num_heads * out_dim, bias=False) nn.init.xavier_normal_(self.res_fc.weight.data, gain=1.414) else: self.res_fc = None

206 浏览量
这段代码是一个条件语句，用于根据`residual`参数来添加或者不添加残差连接。 下面是对代码的解释： - `if residual:`：这是一个条件语句，判断`...残差连接可以帮助信息在网络中更好地传递，以提高模型的性能。

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

430 浏览量
- self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) 定义 ResNet 中的第一个残差块，包含 blocks_num[0] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 64。 - self.layer2 = self._make_layer(block, 128, ...

plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)

107 浏览量
然后，使用 `sm.stats.acorr_ljungbox()` 函数对模型的残差进行 Ljung-Box 检验，以评估模型的拟合效果。其中，`resid` 是 ARIMA-GARCH 模型的残差序列，`lb_test` 返回了经过 Ljung-Box 检验后的统计量和 p 值。
17111_Chaochao1984a
  • 粉丝: 1212
上传资源 快速赚钱

最新资源