第二次作业:卷积神经网络 part 2
【第一部分】 问题总结
- 在编写网络的时候,bn层是否可以无脑添加?什么时候添加bn层比较好?
- conv层的padding,stride怎么计算?什么时候stride=1什么时候=2 有些混乱。。
- 数据处理时 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,) 为什么要这样正交化?这两个数是怎么算出来的?
- 在之前第二周的作业part1有一个ResNet的代码实现,课程里老师有提到下采样,但没有详细讲解,只说了“stride=1就不下采样,stride=2已经下采样了。“ 这句话我并不是很理解。
- shortcut 具体在哪些地方可以使用?我理解的Resnet的f(x) + x = y 是 shortcut是否正确?
- 对于计算机视觉专业,有哪些经典的深度学习的项目作为入门练手比较好?
【第二部分】 代码练习
具体的论文学习在往期作业中,以下仅为代码实现