Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
452 Глава 14
Сколько обучаемых параметров нейросети в приведенном примере?
Чтобы проиллюстрировать преимущества свертки, совместного использования па-
раметров и разреженной связи, рассмотрим этот пример подробнее. Сверточный
слой в сети, показанной на рис. 14.9, — четырехмерный тензор. То есть с ядром
связано m
1
× m
2
× 3 × 5 параметров. Кроме того, для каждой выходной карты объек-
тов сверточного слоя существует вектор смещения. Размер вектора смещения
равен 5. Слои объединения не имеют обучаемых параметровследовательно, мы
можем записать такое выражение:
m
1
× m
2
× 3 × 5 + 5.
Если входной тензор имеет размер ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342