resnet 又叫深度残差网络 图像识别准确率很高,主要作者是国人哦 深度网络的退化问题 深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说 resnet 解决了这个问题,并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢? 残差学习 结构如图 在普通 ...
mobilenet v :深度可分离卷积 depthwise separable convolution 首先利用 的深度可分离卷积提取特征,然后利用 的卷积来扩张通道。用这样的block堆叠起来的MobileNetV 既能较少不小的参数量 计算量,提高网络运算速度,又能的得到一个接近于标准卷积的还不错的结果 v :linear bottleneck ReLU导致了信息损耗,将最后一个ReLU替换 ...
2020-07-07 16:27 0 556 推荐指数:
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的cross-entropy。 CNN学到了什么? 特征(Representation)。把原始图像看做一个维度是像素 ...
mobilenet v1 论文解读 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p ...
Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Res-Family: From ResNet ...
AlexNet (2012) The network had a very similar architecture as LeNet by Yann LeCun et al but was ...
由于笔者水平有限,如有错,欢迎指正。 论文原文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 来源 深度残差网络(Deep residual network, ResNet)的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件,何凯明团队提出的该网络 ...
MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)——Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想,即限制滤波器的卷积计算只针对特定 ...
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inve ...