【文章推荐】论文解读《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》

原文：论文解读《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》

感知野的概念尤为重要，对于理解和诊断CNN网络是否工作，其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响，所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的需要对输出图像的单个像素进行预测的任务，使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的，在做预测试时，每一个关键的信息就不会被遗漏。增大感知野的方法：理论上可以通过搭建更多的层的网络实现感知域的线性增加，靠着卷积过滤器 ...

2019-09-05 22:14 0 661 推荐指数：

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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文解读

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，人们一直质疑深度学习的强大有能力。大家看看它的引用数目就知道它很厉害了，，9000多的引用 ...

论文解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

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连接网络，并且使用了最大池化。 RELU非线性层传统的神经网络的输出包括$tanh ...

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

本文作者为：Xavier Glorot与Yoshua Bengio。本文干了点什么呢？第一步：探索了不同的激活函数对网络的影响（包括：sigmoid函数，双曲正切函数和softsign y = ...

论文笔记：Visualizing and Understanding Convolutional Networks

2014 ECCV 纽约大学 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 简单介绍（What）提出了一种可视化的技巧，能够看到CNN中间层的特征功能和分类操作。通过对 ...

论文笔记 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

　　之前，我知道可以可视化CNN，也只是知道有这么一回事情。至于它是“怎么做的、其原理是什么、给我们的指导意义是什么”，也不清楚。说白了，就是我知道有“CNN可视化”，仅仅停留在“知道”层面！但当自己 ...

[论文解读]CNN网络可视化——Visualizing and Understanding Convolutional Networks

　　概述虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著，但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释，也无法提出有效的网络提升策略。利用本文的反卷积可视 ...

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析

《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 ...

论文笔记(Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration)

这是CVPR 2019的一篇oral。预备知识点：Geometric median 几何中位数 \begin{equation}\underset{y \in \mathbb{R}^{n}}{\ ...

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