论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》
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 ...
原文：论文笔记《Self-distillation with Batch Knowledge Ensembling Improves ImageNet Classification》
Self distillation with Batch Knowledge Ensembling Improves ImageNet Classification . . Project Page: https: geyixiao.com projects bake https: arxiv.org abs . Introduction 主要目标在于给batch内的每一个作为anchor的图片通 ...
2021-05-14 12:01 0 944 推荐指数：
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摘要 卷积神经网络（CNN）通常被认为通过学习对象形状的日益复杂的表示来识别对象。最近的一些研究表明图像纹理具有更重要的作用。我们在这里通过评估具有纹理-形状线索冲突的图像的CNN和人类观察者来将这些相互矛盾的假设置于定量测试中。我们表明，ImageNet训练的CNN强烈偏向于识别 ...
论文笔记-Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation
paper: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation code: https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection Abstract ...
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