深度学习成长日志

前言 本文中对论文的构建网络部分通读，训练部分暂时忽略，代码构建同样只做网络构建，不进行训练测试和预测（或许会另写一篇）。 理论 vgg相关论文-传送门 论述 卷积网络配置有A-E6种，权重层不断增加

作用 SPP可以无限制输入大小 结构 SPP层将放在卷积层后面，SPP层会将卷积层输出的特征，生成固定尺寸，输入全连接层。 对于深度CNNs，SPP有几个显著的属性： SPP可以不管输入大小而生成固定

PyTorch在深度学习领域的应用的比例越来越高，学习PyTorh是学习深度学习框架不可缺少的一个。 下面将用最简单的方式搭起PyTorch框架。 打开pytorch官网 传送门 选择get star

前言 学习深度学习的时候，网络结构如果可以可视化，对于整个学习框架来说，都是非常清晰的；再者，如果可视化，对于真正开发调优网络，也是重要的参考。 手写数字进行分类 用pytorch对mnist手写数字

最近在学习pytorch框架，所以按照莫烦python的代码跑了一遍 github代码 整理手写数字数据 数据是pytorch的对象数据 <torch.utils.data.dataloader.Da