虽然网络性能得到了提高,但随之而来的就是效率问题(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题. Model ...
squeezenet是 年发布的一款轻量级网络模型,模型很小,只有 . M,可用于移动设备,嵌入式设备。 关于squeezenet的原理可自行阅读论文或查找博客,这里主要解读下pytorch对squeezenet的官方实现。 地址:https: github.com pytorch vision blob master torchvision models squeezenet.py 首先定义fi ...
2018-09-26 22:40 1 1278 推荐指数:
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逻辑回归 logistic regression 逻辑回归是线性的二分类模型 (与线性回归的区别:线性回归是回归问题,而逻辑回归是线性回归+激活函数sigmoid=分类问题) 模型表达式: ...
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论文地址: Arxiv Paper Github: Caffe 设计理念 ...
cs231n notes pytorch官方实现transfer learning Pytorch_fine_tuning_Turtorial cs231n notes transfer learning 特征提取器:将预训练模型当成固定的模型,进行特征提取;然后构造分类器进行分类 ...
1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩。这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。这是通过精心的设计实现 ...
1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中,我们研究了在大 ...
pytorch/libtorch qq群: 1041467052 首先,需要掌握libtorch的一些语法,可以参考下面的链接: [https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/12901586.html] 大概说下pytorch转libtorch流程: 1.先 ...
一。网络结构和参数 特点:堆叠多个小尺寸的卷积核来做到和大卷积核一样的感受野。减少网络参数的同时加深了网络深度。 二。模型定义和训练代码 model.py ...