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 ...
转载请注明出处: https: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 论文网址: https: arxiv.org abs . 第三方实现: Pytorch:https: github.com Randl DropBlock pytorch Tensorflow:https: github.com DHZS tf dropblock 修改后的pytorch实现: ...
2018-11-19 19:36 0 1345 推荐指数:
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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 ...
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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 ...