/DropBlock-pytorch Tensorflow:https://github.com/DHZS/t ...
NIPS 改名了 改成了neurips了。。。 深度神经网络在过参数化和使用大量噪声和正则化 如权重衰减和 dropout 进行训练时往往性能很好。dropout 广泛用于全连接层的正则化,但它对卷积层的效果没那么好。原因可能在于卷积层中的激活单元是空间关联的,使用 dropout 后信息仍然能够通过卷积网络传输到下一层。相比于dropout一个一个扔掉神经元,自然而然我们就要成块成块扔。因此就产 ...
2018-11-18 11:17 0 701 推荐指数:
/DropBlock-pytorch Tensorflow:https://github.com/DHZS/t ...
超图卷积网络(HyperGCN: A New Method of Training Graph Convolutional Networks on Hypergraphs) 1. 简介 (Introduction) 1.1 背景 (Backgrounds) 在许多诸如 ...
这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理,虽然文献老了点,不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的。该作者是剑桥的研究认知科学的。翻译如有不对之处,还望告知,我好及时改正,谢谢指正! Notes on Convolutional Neural Networks ...
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks ...
1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域,图像输入到CNN(典型的网络比如FCN)中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分 ...
是近些年在机器视觉领域很火的模型,最先由 Yan Lecun 提出。 如果想学细节可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 给一张 ...
VGG16 run/vgg16/vgg16_prune_demo.py运行: 报错: 原因是无法序列化某些对象格式,因为我们这里使用了自定义的dotdict 解决办 ...