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874b684e
编写于
8月 10, 2020
作者:
C
Chen Long
提交者:
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8月 10, 2020
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Fix wrong (#2335)
* fix wrong in doc * fix docs math style * fix docs * fix conv2d * fix conv2d
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7050c85d
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2 changed file
with
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2 deletion
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Conv2D_cn.rst
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Conv2D_cn.rst
+1
-1
doc/fluid/api_cn/initializer_cn/MSRAInitializer_cn.rst
doc/fluid/api_cn/initializer_cn/MSRAInitializer_cn.rst
+1
-1
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Conv2D_cn.rst
浏览文件 @
874b684e
...
@@ -46,7 +46,7 @@ Conv2D
...
@@ -46,7 +46,7 @@ Conv2D
参数:
参数:
- **num_channels** (int) - 输入图像的通道数。
- **num_channels** (int) - 输入图像的通道数。
- **num_f
li
ters** (int) - 滤波器的个数,和输出特征图个数相同。
- **num_f
il
ters** (int) - 滤波器的个数,和输出特征图个数相同。
- **filter_size** (int|tuple) - 滤波器大小。如果 ``filter_size`` 是一个元组,则必须包含两个整型数,分别表示滤波器高度和宽度。否则,表示滤波器高度和宽度均为 ``filter_size`` 。
- **filter_size** (int|tuple) - 滤波器大小。如果 ``filter_size`` 是一个元组,则必须包含两个整型数,分别表示滤波器高度和宽度。否则,表示滤波器高度和宽度均为 ``filter_size`` 。
- **stride** (int|tuple, 可选) - 步长大小。如果 ``stride`` 为元组,则必须包含两个整型数,分别表示垂直和水平滑动步长。否则,表示垂直和水平滑动步长均为 ``stride`` 。默认值:1。
- **stride** (int|tuple, 可选) - 步长大小。如果 ``stride`` 为元组,则必须包含两个整型数,分别表示垂直和水平滑动步长。否则,表示垂直和水平滑动步长均为 ``stride`` 。默认值:1。
- **padding** (int|tuple, 可选) - 填充大小。如果 ``padding`` 为元组,则必须包含两个整型数,分别表示竖直和水平边界填充大小。否则,表示竖直和水平边界填充大小均为 ``padding`` 。默认值:0。
- **padding** (int|tuple, 可选) - 填充大小。如果 ``padding`` 为元组,则必须包含两个整型数,分别表示竖直和水平边界填充大小。否则,表示竖直和水平边界填充大小均为 ``padding`` 。默认值:0。
...
...
doc/fluid/api_cn/initializer_cn/MSRAInitializer_cn.rst
浏览文件 @
874b684e
...
@@ -11,7 +11,7 @@ MSRAInitializer
...
@@ -11,7 +11,7 @@ MSRAInitializer
该接口实现MSRA方式的权重初始化(a.k.a. Kaiming初始化)
该接口实现MSRA方式的权重初始化(a.k.a. Kaiming初始化)
该接口为权重初始化函数,方法来自Kaiming He,Xiangyu Zhang,Shaoqing Ren 和 Jian Sun所写的论文: `Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification <https://arxiv.org/abs/1502.01852>`_ 。这是一个鲁棒性特别强的初始化方法,并且适应了非线性激活函数(rectifier nonlinearities)。
该接口为权重初始化函数,方法来自Kaiming He,Xiangyu Zhang,Shaoqing Ren 和 Jian Sun所写的论文: `Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification <https://arxiv.org/abs/1502.01852>`_ 。这是一个鲁棒性特别强的初始化方法,并且适应了非线性激活函数(rectifier nonlinearities)。
可以选择使用均匀分布或者正
太
分布初始化权重;
可以选择使用均匀分布或者正
态
分布初始化权重;
在均匀分布中,范围为[-x,x],其中:
在均匀分布中,范围为[-x,x],其中:
.. math::
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...
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