基础网络之EfficientNet
摘要： 一般情况下，我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络，如果资源升级，可以将模型结构放大以获取更好精度。我们系统地研究模型缩放并验证网络深度，宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现。基于此思路，提出了一种新的缩放方法：利用复合系数来统一缩放模型的所有维度，达到 ...
原文：各种基础网络的通道数及尺寸问题记录
resnet 由于f x x是逐通道相加，所以要判断通道数是否相同，存在两种bottleneck,通道数不同时，需要对x进行downsample，使用 的卷积改变。 densenet 每个bottleneck输出的特征通道数是相同的，一般为 ，这个值也称为growthrate. densenet是拼接，所以需要在每个block上使尺寸保持一致。通过拼接之后通道数按照growthrate的量增加一般 ...
2020-02-06 22:24 0 842 推荐指数：
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Linux 抽象网络设备简介 和磁盘设备类似，Linux 用户想要使用网络功能，不能通过直接操作硬件完成，而需要直接或间接的操作一个 Linux 为我们抽象出来的设备，既通用的 Linux 网络设备来完成。一个常见的情况是，系统里装有一个硬件网卡，Linux 会在系统里为其生成一个网络设备实例 ...