深度学习的学习笔记帖子

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习的学习笔记帖子。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

关于RGB图像通道的意义:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/369907785

最大池化、平均池化、自适应平均池化
https://blog.csdn.net/qq_38737428/article/details/121523145
https://blog.csdn.net/qq_38737428/article/details/121780217

Sequential的用法
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/90551513

view函数的使用
https://blog.csdn.net/qq_26400705/article/details/109816853

SENet的代码手把手讲解
https://www.bilibili.com/video/BV1rL4y1n7p3/?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=7cf48963f4df908b54a5dae7bb14180e

CBAM(空间注意力和通道注意力):
https://www.bilibili.com/video/BV1rL4y1n7p3/?p=3&vd_source=7cf48963f4df908b54a5dae7bb14180e

torch.max函数的用法:
https://blog.csdn.net/ViatorSun/article/details/108909312

torch.cat函数的用法:
https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105208352

一维卷积:
https://www.bilibili.com/video/BV1c44y1Q7fA/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7cf48963f4df908b54a5dae7bb14180e

二维卷积
https://www.bilibili.com/video/BV18Y411d7tt/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7cf48963f4df908b54a5dae7bb14180e

MobileNet----Depthwise卷积与Pointwise卷积
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030

BatchNorm
https://www.bilibili.com/video/BV1DM4y1w7J4/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7cf48963f4df908b54a5dae7bb14180e

Pytorch:BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d
https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/105604193

B C T/D H W
T/D代表帧数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-836989.html

到了这里,关于深度学习的学习笔记帖子的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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