Feature Extractor[SENet]
，其结果比ResNet-50还好，所以也学习学习。 github上的SENet CNN是通过用局部感 ...
原文：Feature Extractor[ResNet]
. 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 . 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，网络效果不好，那是因为存在着梯度消失和梯度爆炸的原因。不过随着大家的努力，这些问题可以通过归一化初始化 即用特定的初始化 ...
2017-11-01 17:51 0 2083 推荐指数：
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