知乎上看到一篇博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/99766566,讨论cnn中位置信息是如何学到的,感觉挺有意思的,就看了一下原文, 简单记录一下几个实验部分。 1、位 ...
How much position information do convolutional neural network encode Intro 文章是ICML 的一个工作,探究了CNN到底有没有编码位置信息,这些位置信息在哪些神经元中被编码 这些位置信息又是如何被暴露给神经网络学习的。文章通过大量实验表明,CNN不仅可以编码位置信息,而且越深的层所包含的位置信息越多 而往往越深的层解释性越差 ...
2020-02-04 01:29 0 1283 推荐指数:
知乎上看到一篇博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/99766566,讨论cnn中位置信息是如何学到的,感觉挺有意思的,就看了一下原文, 简单记录一下几个实验部分。 1、位 ...
Mutual Information Neural Estimation 互信息定义: \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P ...
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易 ...
Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again Intro 本文提出解决CNN平移不变性丧失的方法,之前说了CNN中的downsample过程由于不满足采样定理,所以没法确保平移不变性。信号处理里面解决这样的问题是利用增大采样频率或者用抗 ...
一、摘要 了解CNN必读的一篇论文,有些东西还是可以了解的。 二、结构 1、 Relu的好处: 1、在训练时间上,比tanh和sigmod快,而且BP的时候求导也很容易 2、因为是非饱和函数,所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制 ...
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络(简称CNN)最早可以追溯到20世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明,大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上,1980年 ...
目录 整体思路 原理理解 实际操作 2015年,Gatys等人发表了文章《A Neural Algorithm of Artistic Style》,首次使用深度学习进行艺术画风格学习。为普通照片 "赋予" 名画风格。犹如两个不同物体的灵魂和肉体的重组。本文将基于这篇论文 ...
Why CNN for Image 图片是由像素点组成的,可以这样来解释深度神经网络对图片的处理。 第一层的layer是最基本的分类器,区分一些基本的特征,比如颜色、是否有斜线。 第二层的l ...