Feature Extractor[ResNet]
0. 背景 众所周知，深度学习，要的就是深度，VGG主要的工作贡献就是基于小卷积核的基础上，去探寻网络深度对结果的影响。而何恺明大神等人发现，不是随着网络深度增加，效果就好的，他们发现了一个违背直觉的现象。 图0.1 不同层数的传统网络下的结果表现 最开始，我们认为随着深度的增加，网络效果 ...
原文：Feature Extractor[VGG]
. AlexNet . VGG VGG网络相对来说，结构简单，通俗易懂，作者通过分析 年imagenet的比赛的最好模型，并发现感受野还是小的好，然后再加上 network in network 中的 卷积核，使得全文只在卷积网络的深度上做文章，从而得出了网络还是越深越好的结论 VGG . Inception 与VGG同期出来的有googlenet，该网络通过关注减少模型参数，而不降低模型性能的 ...
2017-10-23 15:14 0 1408 推荐指数：
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关于VGG19的一些参考资料 http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1075514 VGG网络与AlexNet类似 ...
Scala 提取器(Extractor)
提取器是从传递给它的对象中提取出构造该对象的参数。 Scala 标准库包含了一些预定义的提取器，我们会大致的了解一下它们。 Scala 提取器是一个带有unapply方法的对象。unapply方法 ...