原文:SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)算法笔记---通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度,然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征

Momenta详解ImageNet 夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 精彩论文解读专栏。除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 挑战赛中夺冠的网络架构SENet。本文 ...

2018-05-12 22:06 1 22674 推荐指数:

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随机森林计算特征对目标的重要程度——置换检验

我们都知道,在调用sklearn中的随机森林时,是可以通过feature_importances_查看每个特征重要程度的。 其主要通过置换检验来求得特征重要程度。 如果特征k是重要的,那么用随机的值将该列特征破坏,重新训练和评估,计算模型的泛化能里的退化程度 ...

Thu Aug 01 19:36:00 CST 2019 0 447
论文笔记-Squeeze-and-Excitation Networks

作者提出为了增强网络的表达能力,现有的工作显示了加强空间编码的作用。在这篇论文里面,作者重点关注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,实际上就是显式的让网络关注channel之间的信息 (adaptively recalibrates ...

Fri Jan 05 07:10:00 CST 2018 0 1375
[论文理解] Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks 简介 SENet提出了一种更好的特征表示结构,通过支路结构学习作用到input上更好的表示feature。结构上是使用一个支路去学习如何评估通道间的关联,然后作用到原feature map上去,实现对输入的校准。支路的帮助学习 ...

Sun Sep 08 23:27:00 CST 2019 0 476
GBDT 特征重要度计算

GBDT原理和推导:https://blog.csdn.net/yangxudong/article/details/53872141 Pyspark 分类、回归、聚类示例: https:/ ...

Wed Jul 29 18:14:00 CST 2020 0 954
 
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