resnet有5个stage,每个stage缩小一倍(即stride2).第1个stage是7*7个卷积大的缩小1倍,第2个stage是通过max-pooling缩小1倍,后面3个stage都是在各自stage的第一个卷积缩小1倍 第一个7*7的卷积是pad为3,stride为2 pooling是3*3,stride为2 3至5stage的第一个block的第一个卷积都是通过1*1的卷积+stride为2来缩小一倍…

Resnet网络详细结构(针对Cifar10) 结构 具体结构(Pytorch) conv1 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (ma…

原来你是这样的BERT,i了i了! -- 超详细BERT介绍(一)BERT主模型的结构及其组件 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型. 一经推出便席卷整个NLP领域,带来了革命性的进步. 从此,无数英雄好汉竞相投身于这场追剧(芝麻街)运动. 只听得这边G家110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…

Pist转模型详细介绍 关于Plist转模型在iOS开发中是非常常见的,每开一一个项目或者实现一个功能都要用到它,所以今天就给大家讲讲Plist怎么转成模型数据, 前提:必须有一个Plist文件或者通过一定的方式返回的plist数据 一:直接加载Plist数据 @property (nonatomic, assign) NSArray *apps; 获取Plist文件 //懒加载plist文件,返回一个apps数据,后面直接使用旧可以 -(NSArray *)apps { if (_apps =…

flex盒模型 详细解析 移动端页面布局,采用盒模型布局,效果很好 /* ============================================================    flex:定义布局为盒模型    flex-v:盒模型垂直布局    flex-1:子元素占据剩余的空间    flex-align-center:子元素垂直居中    flex-pack-center:子元素水平居中    flex-pack-justify:子元素两端对齐    兼容性:ios…

MVC是一种与用户界面相关的设计模式.通过使用此模型,可以有效地分离数据和用户界面.MVC设计模式包含三要素:表示数据的模型(Model).表示用户界面的视图(View)和定义了用户在界面上的操作控制(Controller). Qt的设计了一种与MVC类似的设计模式:使用模型/视图结构完成数据和界面的分离,即InterView框架.Qt的InterView框架把视图和控制部件结合在一起,使得框架更为简洁.Qt引入了代理(delegate)更灵活的处理用户的输入,能够自定义数据条目(item)的显…

java中JVM虚拟机内存模型详细说明 2012-12-12 18:36:03|  分类: JAVA |  标签:java  jvm  堆内存  虚拟机  |举报|字号 订阅     JVM的内部结构如下图: 一个优秀Java程序员,必须了解Java内存模型.GC工作原理,以及如何优化GC的性能.与GC进行有限的交互,有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等,只有全面提升内存的管理效率,才能提高整个应用程序的性能. 本文将从JVM内存模型.GC工作原理,以及GC的几个关键问题进行…

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…

所有的Java开发人员可能会遇到这样的困惑?我该为堆内存设置多大空间呢?OutOfMemoryError的异常到底涉及到运行时数据的哪块区域?该怎么解决呢? Java内存模型 Java内存模型在JVM specification, Java SE 7 Edition, and mainly in the chapters “2.5 Runtime Data Areas” and “2.6 Frames”中有详细的说明.对象和类的数据存储在3个不同的内存区域:堆(heap space).方法区(m…