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layer1.0.bn3.running_mean", "layer1.0.bn3.running_var", "layer1.0.shortcut.0.weight", "layer1.0.shortcut.1.weight", "layer1.0.shortcut.1.bias", "layer1.0.shortcut</e
浏览 22提问于2022-02-14得票数 0
X_shortcut = X.# Final step: Add shortcut value to main path, and pass it through a RELU activation(≈2 lines)X = Activation('relu')(X)我知道X，X_shortcut是来自keras.layers的Add()层的输入列表，其中X和X_shortcut是符号张量。
浏览 1提问于2019-08-04得票数 0
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x 32 0.177 BF 4 Shortcutx 64 0.177 BF 8 Shortcutx 64 0.177 BF
10 conv 128 3 x 3/
浏览 2提问于2020-12-17得票数 0
"alias":["OnMap","FromArea"]},{"name":"Buffer","alias":["Layer{"name":"Find","alias":["OnMap","Fro
浏览 54提问于2020-10-07得票数 0
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= X# first layer X = BatchNormalization(axis = 3 )(X) X = Conv2D(F1,(1,
浏览 79提问于2021-04-14得票数 1
= self.expansion*planes: nn.Conv2d(in_planes_make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1) self.layer3 = self._
浏览 5提问于2020-07-16得票数 0
(default: {None})
# [keras layer] -- [output layer]}
int} -- input layer
# [keras la
浏览 0提问于2020-02-04得票数 2
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如果我的代码如下所示： line 1 line n如果我的游标位于函数体的中间，如何快速跳转到函数声明(public void run(){)的行？
浏览 3提问于2021-12-10得票数 0
self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.shortcut = nn.Sequential( out = self.bn2(self.conv2(out)
浏览 0提问于2020-05-22得票数 0
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这是tensorflow代码这是我在tensorflow.keras中创建的函数 model_shortcut.add(Conv2D(filters = F3, kernel_size = (1, 1)
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
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基于CNN的图像回归
、、、
我现在面临的问题是，我尝试过的各种CNN回归模型总是返回相同(或非常相似)的值，并且我试图找出原因。但我愿意听取广泛的建议。
据我所知，CNN最常用于分类任务--使用它们进行回归是非常不寻常的。但理论上，它不应该有太大的不同--我只需要将损失函数改为MSE
浏览 0提问于2018-08-15得票数 2
None
self.block_shortcut_tensors() self.block_dense_laye
浏览 1提问于2020-12-21得票数 1
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x 32 0.177 BF 7 Shortcutx 64 0.089 BF 17 Shortcutx 64 0.089 BF
19 conv 64 3 x 3/
浏览 47提问于2021-10-23得票数 0
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, kernel_size=1, bias=False) self.shortcut = nn.Sequential( out = self.bn3(self.con
浏览 7提问于2021-09-21得票数 0
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x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BF 12 conv 256 3 x 3 / 2 104 x 104 x 128x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 19 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF
24 <e
浏览 2提问于2018-08-07得票数 4
/cheng_2017/asymmetric_unet.py", line 70, in asymmetric_U_Netdef encode_block(inp_layer, channels, t_downsmp_layer=4, downsample=False):
浏览 4提问于2020-03-04得票数 1
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=False) (layer1(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(shortcut(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running
浏览 18提问于2021-05-15得票数 0
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x 32 0.379 BF 7 Shortcutx 64 0.189 BF 17 Shortcutx 64 0.189 BF
19 conv 64 3 x 3/
浏览 1提问于2021-05-06得票数 0
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number of feature maps in the block # upscale: should we use the 1x1 conv2d mapping for shortcut(64)(input_tensor)
# 5 layers pf type 2:
浏览 3提问于2020-03-28得票数 0
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