以下内容摘自 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 。 高效训练 . 大batch训练 当我们有一定资源后，当然希望能充分利用起来，所以通常会增加batch size来达到加速训练的效果。但是，有不少实验结果表明增大batch size可能降低收敛率，所以为了解决这一问题有人以下方法可供 ...
2019-09-04 16:35 0 359 推荐指数：
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 剖析 CNN 领域的经典之作， 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet， 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络 ...
本文是对论文的解读和复现。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1408.5882 参考代码：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3ODgwO ...
读了一篇文章，用到卷积神经网络的方法来进行文本分类，故写下一点自己的学习笔记： 本文在事先进行单词向量的学习的基础上，利用卷积神经网络（CNN）进行句子分类，然后通过微调学习任务特定的向量，提高性能。 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过 ...
论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图： 模型解释可以看论文，给出code and comment:https ...
文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 TextCNN的详细过程原理图见下： keras 代码： 说明如下： 输入层 ...
这个论文应该算是把深度学习应用到图片识别（ILSVRC，ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意义的一篇文章。因为在之前，人们 ...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上，我们得到 ...
这篇论文提出了AlexNet，奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层：五个卷积神经网络和三个全 ...
