深度残差收缩网络：（六）代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10 ...
原文：10分钟看懂深度残差收缩网络
深度残差网络ResNet获得了 年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达 次。 深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络 注意力机制和软阈值函数的集成。 在一定程度上，深度残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过软阈值函 ...
2020-01-29 10:18 0 11764 推荐指数：
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