💻 torch.nn.Linear 笔记 📊
在深度学习中,`torch.nn.Linear` 是一个非常基础且重要的模块,用于实现全连接层(Fully Connected Layer)。它通过线性变换 \( y = xA^T + b \) 来完成输入与输出之间的映射,其中 \( A \) 是权重矩阵,\( b \) 是偏置向量。简单来说,就是将输入数据通过一组参数进行线性组合,常用于特征提取或分类任务。
与其他模块如 `nn.Conv2d` 不同,`nn.Linear` 处理的是扁平化的向量输入。例如,在图像处理中,如果使用 `Conv2d(1, 1, kernel_size=1)`,相当于对每个像素点应用一个全局卷积核,从而保持空间维度不变,但改变通道数。而 `Linear` 则会直接将多维张量展平为一维向量,适合处理非空间结构的数据。
💡 小贴士:当需要减少模型参数时,可以尝试用 `Conv2d(1, 1, kernel_size=1)` 替代 `Linear`,这样既能保留二维特征图,又不会增加额外计算开销!
总之,无论是 `Linear` 还是 `Conv2d`,它们都是构建神经网络的重要工具,合理选择能有效提升模型性能。💪
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