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
462 Глава 14
где nпространственное измерение входной карты признаков, а p, m и s обозначают
заполнение, размер ядра и шаг соответственно. Следовательно, чтобы добиться o = i,
необходимо использовать p = 2.
Слои объединения по максимуму с размером ядра 2×2 и шагом 2 уменьшат пространст-
венные размеры вдвое. (Обратите внимание, что если параметр
stride
не указан
в
MaxPool2D
, по умолчанию он устанавливается равным размеру ядра.)
Хотя на этом этапе мы можем рассчитать размер карт признаков вручную, PyTorch
предоставляет нам удобный метод для расчета:
>>> x = torch.ones((4, 1, 28, 28))
>>> model(x).shape
torch.Size([4, 64, 7, ...
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