chapter7

torchvision的架构

transforms.Compose()的主要方法

• Scale
• RandomHorizontalFlip
• RandomCrop

对于残差网络的理解:

• 为什么会被提出来
  之前的假设都是基于嵌套结构，但是会出现如下的非嵌套结构
  

随着神经网络的层数的增加，尽管可以拟合出的函数关系的范围会增大（即最后一层神经网络覆盖的面积），但很有可能反而越来越难以拟合出最接近 f * 的函数。

残差模块强制将结构转化为嵌套结构

torch.max
这段来自pytorch的定义

def max(self: Tensor, dim: _int, keepdim: _bool=False, *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tuple[Tensor, Tensor]: …

Tensor：给定一个张量
keepdim：维度（0、1：行，列）
对于一个张量在给定维度内的最大值