“卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）”之問
目錄 Q1：CNN 中的全連接層為什么可以看作是使用卷積核遍歷整個輸入區域的卷積操作？ Q2：1×1 的卷積核（filter）怎么理解？ Q3：什么是感受野（Receptive field）？ Q4：對含有全連接層的 CNN，輸入圖像的大小必須固定？ Q5 ...
原文：Network In Network——卷積神經網絡的革新
Network In Network 是 年的一篇paper 引用：Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network J . arXiv preprint arXiv: . , . 文章的新點： . 采用 mlpcon 的結構來代替 traditional 卷積層 . remove 卷積神經網絡最后的 全連接層，采用 global average pooling ...
2017-06-10 11:31 1 12551 推薦指數：
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1： pointer network Pointer Network是seq2seq模型的一個變種。他們不是把一個序列轉換成另一個序列, 而是產生一系列指向輸入序列元素的指針。最基礎的用法是對可變長度序列或集合的元素進行排序。 傳統的seq2seq模型是無法解決輸出序列的詞匯表 ...