Ⅰ pytorch笔记五-nn的网络层介绍(卷积层、池化层、激活函数、全连接层等)
深入解析PyTorch网络层：从卷积到全连接
卷积运算的核心在于卷积核与输入信号的交互，通过滑动卷积核，计算对应位置的乘积和，从而提取图像中的特定特征。卷积核，作为模式识别的工具，可以捕捉不同尺寸的特征，包括一维、二维和三维。
通过动图演示不同维度卷积操作，直观理解卷积核如何在输入信号上滑动。
nn.Conv2d模块用于对二维信号进行二维卷积，关键参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核尺寸、步长、填充和孔洞卷积等。解释各参数的作用，如步长影响滑动速度，填充用于维持输入和输出尺寸的匹配。
转置卷积用于上采样操作，将较小的输入图像通过卷积转换为较大的输出图像。解释转置卷积与正常卷积的矩阵乘法关系，并通过示例演示转置卷积的实现过程。
池化层通过最大值或平均值操作对输入信号进行压缩，减少尺寸的同时保留关键信息。介绍最大池化和平均池化函数的参数和使用方法，以及池化层的作用。
解释反池化操作，通过最大值池化的索引值将小尺寸图像恢复到原大小，使用nn.MaxUnpool2d模块实现。
线性层实现对输入信号的线性变换，其计算公式为y=xW^T+bias，其中W表示权重矩阵，b为偏置。使用nn.Linear模块对向量进行线性组合。
激活函数为神经网络引入非线性，增强模型的表示能力。介绍常用的激活函数如sigmoid、tanh和ReLU，并解释其作用和优势。
综上所述，PyTorch的网络层涵盖了卷积、池化、线性变换和激活函数，这些组件共同构建深度学习模型，通过不同层的组合，实现复杂问题的解决。
Ⅱ nnUNet论文解析
nnUnet论文解析，虽非最新，却有卓越成果，它并未革新网络结构，而是通过技巧的巧妙运用，实现了分割任务的统一，并在多个任务中取得了优异成绩，体现了作者深厚的技术底蕴。
在分割任务领域，unet问世以来的几年间，网络结构上的突破乏善可陈，过拟合风险随结构复杂度增加而增大。作者认为，提升空间更多地在于理解数据，采用适合医学数据的预处理与训练方法。
本文旨在通过深入研究nnUnet论文，提炼出其中的训练方法与技巧，与大家分享。
论文摘要概述了nnUnet作为基于2D UNet和3D UNet的自适应框架，通过与当前STOA方法的比较，无需手动调整参数，最终在所有任务上取得最高平均dice值的特性。
论文介绍部分提出了当前医学图像分割由CNN主导，但需针对不同任务设计特定结构和参数调整，导致方法在某任务上优秀而在其他任务上不理想的问题。Medical Segmentation Decathlon计划旨在通过统一算法，使其在多种数据集上表现良好，且算法自动适应，不进行人为调整。
作者认为，过多的网络结构调整易导致特定数据集的过拟合，而非网络结构因素对分割任务影响更大。为此，提出nnUNet框架，基于原始UNet（略有修改），不采用诸如残差连接、密集连接、注意力机制等复杂结构，而侧重于预处理、训练、推理与后处理。
方法部分介绍了基础版UNet，包括2D UNet、3D UNet和UNet级联，并详细说明了微小修改（如ReLU替换为leaky ReLU，Batch Norm替换为Instance Norm）以及网络拓扑自适应策略。默认参数设置涉及crop-size、batch-size、base-channel等，强调整体数据Crop与Resample策略，并解释UNet Cascade采用的特殊Resample规则。
论文深入探讨了Normalization、从头训练、数据增广、学习率调整与训练停止条件等关键训练参数，并指出在特定情况下应用2D数据增广的建议。对于推理阶段，强调了基于patch的方法，包括边界精度损失处理、像素融合权重设置、stride、test-time-augmentations集成与模型集成。
总结部分指出，nnUnet通过使用单一UNet结构，成功解决了一段时间内的网络结构创新问题，强调结构之外的因素（如预处理、训练与推理策略）更为关键。nnUnet的广泛使用证明了其效果，引发对深度学习领域研究方向的思考，即可能需要更多关注数据理解而非复杂的网络结构。
论文解析揭示了nnUnet的成功秘诀在于其对数据处理、训练方法与推理策略的优化，而非新的网络架构创新，这一发现对当前深度学习领域的研究具有重要启示作用。
Ⅲ mm和nn是什么意思
网络词汇mm就是“妹妹”或者“美眉”的意思，是取自这两个词的首写字母缩写。此词的缩写最早出现在BBS上，当时因为电脑的储存空间和网络传输带宽极其有限而出现了很多汉字词组的缩写，在当时甚至发表帖子都尽量使用半角的标点符号来节省空间。
网络语nn是奶奶的意思，也是取字奶奶的拼音的首写字母。
网络语言有两种含义：
一是指跟互联网及计算机技术与应用有关的术语和词汇。
二是人们利用计算机互联网媒介进行交际与表达活动时所使用的语言。
总结：网络语是伴随着网络的发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式。其以简洁生动的形式甫一诞生就得到了广大网友的喜爱，发展得很神速。