原文地址:https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在机器学习领域,ensemble learning是一种普遍适用的用来提升模型表现的方 ...
Name Year Chararcteristics Paper link LeNet 开山之作,实现了参数共享,局部感知,平均池化降采样 LeNet AlexNet 使用ReLU解决梯度弥散,使用dropout解决过拟合,多GPU训练提升速度,提出了局部响应归一化 LRN 进一步防止梯度爆炸 后来证明不如BN ,数据增强提升了泛化性能 AlexNet ZFNet 类似于AlexNet,卷积核的 ...
2019-09-04 14:49 0 754 推荐指数:
原文地址:https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在机器学习领域,ensemble learning是一种普遍适用的用来提升模型表现的方 ...
模型压缩经典的论文总结于此,方便以后查找!!! Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model ...
在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d来实现卷积操作,使用tf.nn.max_pool进行最大池化操作。通过闯传入不同的参数,来实现各种不同类型的卷积与池化操作。 卷积函数tf.nn ...
本科毕业设计涉及用机器学习的方法训练预测模型,线性回归、SVM、RF等方法表现均不理想,于是需要用简单的神经网络方法做对比实验。在对NN的优化没有深入理解的情况下,直接调用了R包提供的接口,在此略作记录,供以后反思改进。 主要用到了nnet、neuralnet、h2o这几个包,具体的建模 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述: 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)最开始是为了解决图像识别问题被设计 ...
由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现,想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN,IiLSTM,DCGAN等)都弄清,一开始估计还无从下手。 下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的,但当我 ...
Keras中有一个层是Flatten层,这个层可以把二维的图片转换成一维的数据,因此不需要单独做处理,而是在做完各种数据预处理后,用这个平层,把二维的数据处理成一维。 Keras模型 ...
从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层 ...