일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- dcgan
- shrinkmatch
- simclrv2
- dann paper
- Meta Pseudo Labels
- GAN
- UnderstandingDeepLearning
- mocov3
- tent paper
- mme paper
- shrinkmatch paper
- 최린컴퓨터구조
- Entropy Minimization
- conjugate pseudo label paper
- cifar100-c
- 딥러닝손실함수
- semi supervised learnin 가정
- CGAN
- Pix2Pix
- 백준 알고리즘
- 컴퓨터구조
- BYOL
- ConMatch
- remixmatch paper
- CycleGAN
- WGAN
- CoMatch
- adamatch paper
- SSL
- Pseudo Label
Archives
- Today
- Total
목록nn.MaxPool2d (1)
Hello Computer Vision
nn.MaxPooling 에서의 ceil mode
이번에 SqueezeNet에 대한 모델 코드들을 보는데 풀링을 하는 과정에서 ceil mode = True 이렇게 되어있어 알고 넘어가보려고 한다. 일단 공식 문서에 따르면 정확히 이렇게 나와있다. ceil_mode (bool) – when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape 이거에 따라 결과로 나오는 output의 모양이 파라미터 값에 따라 달라지는구나? 라고 생각할 수 있다. ceil --> 이 뜻은 올림을 뜻한다. 따라서 True값을 준다면 올림을 하는 것이고 기본값은 False로 되어있다. 예시를 통해 한번 알아보려고 한다. input = torch.rand(1, 6, 6) tensor([[[0.0656, 0.0923..
딥러닝/파이토치
2023. 1. 19. 19:32