原文:Deep Learning 33:读论文“Densely Connected Convolutional Networks”-------DenseNet 简单理解

一.读前说明 .论文 Densely Connected Convolutional Networks 是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. .代码地址:https: github.com liuzhuang DenseNet .这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks ResNets 和GoogLeN ...

2017-02-22 16:27 0 8318 推荐指数:

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Densely Connected Convolutional Networks 论文阅读

毕设终于告一段落,传统方法的视觉做得我整个人都很奔溃,终于结束,可以看些搁置很久的一些论文了,嘤嘤嘤 Densely Connected Convolutional Networks 其实很早就出来了,cvpr 2017 best paper 觉得论文前,还是把dense net的整个 ...

Wed Jan 10 19:45:00 CST 2018 0 999
[论文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易 ...

Tue Oct 01 08:42:00 CST 2019 1 1130
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》论文阅读

首先,容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向,好些点全靠我猜测推理作者想干嘛,😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论 ...

Mon Apr 20 09:28:00 CST 2020 0 1532
论文解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化。 RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括$tanh ...

Sun Aug 18 19:41:00 CST 2019 0 358
 
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