• Свертки могут использоваться как линейные операции сети прямого распространения, обрабатывающей изображения. Благодаря сверткам получаются сети с меньшим числом параметров, использующие локальность и обладающие инвариантностью относительно сдвига.
• Размещение нескольких операций свертки друг за другом и использование максимального объединения между ними дает эффект применения сверток с учетом пространственных отношений в больших частях входного изображения по мере роста глубины.
• Все подклассы nn.Module могут рекурсивно собирать и возвращать параметры — свои и дочерние. Эту методику можно использовать для их подсчета, передачи оптимизатору или просмотра их значений.
• Функциональный API предоставляет модули, не зависящие от хранения внутреннего состояния. Он применяется для операций, где не хранятся параметры и, следовательно, не происходит обучения.
• Обученные параметры модели можно сохранить на диск, а затем загрузить обратно при помощи одной строки кода для каждой из этих операций.
• Размещение нескольких операций свертки друг за другом и использование максимального объединения между ними дает эффект применения сверток с учетом пространственных отношений в больших частях входного изображения по мере роста глубины.
• Все подклассы nn.Module могут рекурсивно собирать и возвращать параметры — свои и дочерние. Эту методику можно использовать для их подсчета, передачи оптимизатору или просмотра их значений.
• Функциональный API предоставляет модули, не зависящие от хранения внутреннего состояния. Он применяется для операций, где не хранятся параметры и, следовательно, не происходит обучения.
• Обученные параметры модели можно сохранить на диск, а затем загрузить обратно при помощи одной строки кода для каждой из этих операций.
