当前位置： 首页 > article >正文 17、ConvMixer模型原理及其PyTorch逐行实现 article 2025/1/19 21:39:38 文章目录 1. 重点2. 思维导图 1. 重点 patch embedding : 将图形分割成不重叠的块作为图片样本特征depth wise + point wise = new conv2d : 将传统的卷积转换成通道隔离卷积和像素空间隔离两个部分，在保证精度下降不多的情况下大大减少参数量 2. 思维导图 后续再整理吧，太忙了，写个大概如下： 查看全文 http://www.kler.cn/a/442149.html 相关文章： 头歌答案--爬虫实战 Java并发编程：线程安全的策略与实践 蓝桥杯刷题第二天——背包问题 用公网服务器实现内网穿透 AI-Talk开发板之替换唤醒词 服务器迁移MySQL Springboot下出现java.awt.HeadlessException的原因及解决方案 HW机试题库（个人总结） Metaploit-永恒之蓝漏洞利用 [Shader] 【图形渲染】【Unity Shader】Shader数学基础1-笛卡儿坐标系的应用 短视频矩阵贴牌：打造品牌新势力的策略与实践 IOS通过WDA自动化中遇到的问题 数据结构(Java版)第六期：LinkedList与链表(一) 解决新安装CentOS 7系统mirrorlist.centos.org can‘t resolve问题 前端的知识（部分） 太阳能发电模拟系统设计与实现 Rust中自定义Debug调试输出 101. 对称二叉树(java) Visual studio的AI插件-通义灵码 fastAPI接口——设置API密钥令牌 探索Starship：一款用Rust打造的高性能终端 [计算机网络]ARP协议的故事：小明找小红的奇妙旅程 前端面试问题集合 leetcode 栈部分笔记 stm32 ota程序不能跳转 Node.js 文件系统
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