原文:Deep Learning 33:讀論文“Densely Connected Convolutional Networks”-------DenseNet 簡單理解

一.讀前說明 .論文 Densely Connected Convolutional Networks 是現在為止效果最好的CNN架構,比Resnet還好,有必要學習一下它為什么效果這么好. .代碼地址:https: github.com liuzhuang DenseNet .這篇論文主要參考了Highway Networks,Residual Networks ResNets 和GoogLeN ...

2017-02-22 16:27 0 8318 推薦指數:

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Densely Connected Convolutional Networks 論文閱讀

畢設終於告一段落,傳統方法的視覺做得我整個人都很奔潰,終於結束,可以看些擱置很久的一些論文了,嚶嚶嚶 Densely Connected Convolutional Networks 其實很早就出來了,cvpr 2017 best paper 覺得論文前,還是把dense net的整個 ...

Wed Jan 10 19:45:00 CST 2018 0 999
[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文,應該也算比較出名的一篇吧,因為很早就對模型壓縮比較感興趣,所以抽了個時間看了一篇,代碼也自己實現了一下,覺得還是挺容易 ...

Tue Oct 01 08:42:00 CST 2019 1 1130
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》論文閱讀

首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...

Mon Apr 20 09:28:00 CST 2020 0 1532
論文解讀《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

這篇論文提出了AlexNet,奠定了深度學習在CV領域中的地位。 1. ReLu激活函數 2. Dropout 3. 數據增強 網絡的架構如圖所示 包含八個學習層:五個卷積神經網絡和三個全連接網絡,並且使用了最大池化。 RELU非線性層 傳統的神經網絡的輸出包括$tanh ...

Sun Aug 18 19:41:00 CST 2019 0 358
 
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