torch.nn

Convd

输入矩阵维度：样本数、图像通道数、图像高度、图像宽度
计算公式：
作用：
1.提取特征
2.减少参数并保持位置空间

Pool

通常位于卷积层之间
计算公式（L为H、W）：
作用：
1.减少参数->加快计算速度
2.防止过拟合
类型：
平均池化（average pooling）：计算图像区域的平均值作为该区域池化后的值。

最大池化（max pooling）：选图像区域的最大值作为该区域池化后的值。

其它类型看到再说

Dropout

在训练过程中，暂时丢弃一些神经元

作用：
1.防止过拟合
……

2021/11/10

Gpu加速

三要素

1. 数据
2. 模型
3. 损失函数