原文:Xception网络结构理解

Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions xception这种是分开做的。 它最初的想法是从Incetpion来的,总体思想是把corss channel ...

2019-03-10 19:59 0 2511 推荐指数:

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网络结构、协议

网络结构 两层结构 所有程序都在客户端,服务器只是个数据库 三层结构 展现层→逻辑层→数据层 协议 第三层:网络层 路由器寻址和最短路径:IP协议 第四层:传输层 TCP 特点 面向连接的可靠的数据传输安全可靠的传输层协议; 一般请求必有响应 ...

Fri Aug 28 06:49:00 CST 2020 0 632
MaskRCNN网络结构

MaskRCNN网络结构 MaskRCNN作为FasterRCNN的扩展,产生RoI的RPN网络和FasterRCNN网络结构:ResNet101+FPN 代码:TensorFlow+ Keras(Python) 代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1 ...

Wed Aug 25 14:16:00 CST 2021 0 157
ResNet网络结构

MSRA(微软亚洲研究院)何凯明团队的深度残差网络(Deep Residual Network)在2015年的ImageNet上取得冠军,该网络简称为ResNet(由算法Residual命名),层数达到了152层,top-5错误率降到了3.57,而2014年冠军GoogLeNet的错误率是6.7 ...

Tue Feb 06 03:50:00 CST 2018 0 4711
voc-fcn-alexnet网络结构理解

全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Up ...

Sun Mar 10 22:41:00 CST 2019 0 538
深度神经网络结构以及Pre-Training的理解

Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n ...

Mon Jun 15 03:06:00 CST 2015 4 44395
深度神经网络结构以及Pre-Training的理解

Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数 ...

Thu Aug 23 03:49:00 CST 2018 0 2013
常见的网络结构

随着深度学习的普及开来,设计一个网络结构变得越来越“简单”,如果一个新的网络只是简单的卷积、池化、全连接,改改其中的参数,那就大错特错了。所以网络在应用中,往往要面临的问题是:如何设计一个好的网络结构。 目前常见的网络结构:AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可 ...

Wed Mar 15 19:17:00 CST 2017 0 23864
 
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