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神经网络中常用的函数

时间:2024-07-24 16:40:20浏览次数:13  
标签:... None 函数 常用 padding stride 神经网络 input

1、激活函数:

  F.relu(x):ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数,将输入 x 的所有负值置为0,正值保持不变。

  F.sigmoid(x):Sigmoid激活函数,将输入 x 映射到(0, 1)区间。

  F.tanh(x):双曲正切激活函数,将输入 x 映射到(-1, 1)区间。

2、池化函数:

  F.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ...):一维最大池化操作。

  F.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ...):二维最大池化操作,常用于图像数据。

  F.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ...):一维平均池化操作。

  F.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ...):二维平均池化操作。                                            一维二维?

3、归一化函数:

  F.batch_norm(input, running_mean, running_var, weight=None, bias=None, ...):批量归一化操作,用于加速训练过程并提高模型性能。

4、损失函数(虽然通常作为 nn.Module 的一部分使用,但某些简单的损失函数也包含在 F 中):

  F.mse_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean'):均方误差损失函数。

  F.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean'):交叉熵损失函数,但通常与 nn.LogSoftmax 结合使用,或直接使用 nn.CrossEntropyLoss。   5、 卷积函数

  F.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, ...):一维卷积操作。

  F.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, ...):二维卷积操作,常用于图像数据。

  F.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, ...):三维卷积操作。

  F.conv_transpose1d、F.conv_transpose2d、F.conv_transpose3d:转置卷积(也称为去卷积或分数步长卷积),用于上采样。

6、其他函数 

  • F.pad(input, pad, mode='constant', value=0):对输入 input 进行填充操作。
  • F.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', ...):对输入 input 进行上采样或下采样操作。
  • F.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros'):根据给定的采样网格 grid 对输入 input 进行采样。

标签:...,None,函数,常用,padding,stride,神经网络,input
From: https://www.cnblogs.com/candice1/p/18321224

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