最近在学习deeplearning的时候接触到了bottle-neck layer,好奇它的作用于是便扒了一些论文(论文链接放在文末吧),系统的了解一下bottle-neck feature究竟有什么用。 论文[1]中对bottle-neck feature的介绍: 对应的图示 ...
ResNet的核心内容之一,即 Deeper Bottleneck Architectures 简称DBA ,一言概之,bottleneck是一种特殊的残差结构。 Resnet论文里的原图如上 即Bottleneck V ,左图是普通的残差结构,右图是瓶颈结构。具体而言,block的输入和输出channel num是一样的 上右图中是 ,左图为 , 而在block结构中的channel num 上 ...
2020-08-19 22:15 0 1127 推荐指数:
最近在学习deeplearning的时候接触到了bottle-neck layer,好奇它的作用于是便扒了一些论文(论文链接放在文末吧),系统的了解一下bottle-neck feature究竟有什么用。 论文[1]中对bottle-neck feature的介绍: 对应的图示 ...
YOLOv5 组件 作者:elfin 资料来源:yolov5 目录 1、标准卷积: Conv + BN + activate 2、DWConv深度可分离卷积 3、Bottleneck瓶颈层 4、BottleneckCSP-CSP ...
layer Bottleneck layer又称之为瓶颈层,使用的是1*1的卷积神经网络。 使 ...
深度学习阅读笔记 前言 目前主要有两种度量模型深度的方式。第一种方式是基于评估架构所需执行的顺序指令的数目。假设我们将模型表示为给定输入后,计算对应输出的流程图,则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。另一种是在深度概率模型中使用的方法,它不是将计算图的深度视为模型深度,而是将描述概念 ...
IDH_1000=1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ; Evernote ExportIDH_1001=1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ; Evernote ExportIDH_1002=2 基本概念 (Basic Concepts).html ...
深度学习 1.深度学习是否无所不能? 适合掌握深度学习的任务应具备这样一些特点: (1)具备大量样本数据。如果样本数据难以获取或者数量太少,我们认为就不适合深度学习技术解决 (2)样本数据对场景的覆盖度足够完善。深度学习模型的效果完全依赖样本数据表现,如果出现样本数据外的情况,模型的推广性 ...
1.简单人工神经元模型----M-P模型 2.感知机模型 与M-P模型相似,但是感知机模型初衷是为了完成数据分类的问题 感知机的数学表达式如下: f(x) = sign( w·x ...
[深度基础]·小白如何快速入门深度学习 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 随着近年深度学习的兴起,很多研究者都投入这个领域当中,由于各个大学都将自己的课程放到了网上,出现了很多学习资源和网络课程,而且很多大 ...