Feature Extractor[ResNet]
0. 背景 眾所周知，深度學習，要的就是深度，VGG主要的工作貢獻就是基於小卷積核的基礎上，去探尋網絡深度對結果的影響。而何愷明大神等人發現，不是隨着網絡深度增加，效果就好的，他們發現了一個違背直覺的現象。 圖0.1 不同層數的傳統網絡下的結果表現 最開始，我們認為隨着深度的增加，網絡效果 ...
原文：Feature Extractor[VGG]
. AlexNet . VGG VGG網絡相對來說，結構簡單，通俗易懂，作者通過分析 年imagenet的比賽的最好模型，並發現感受野還是小的好，然后再加上 network in network 中的 卷積核，使得全文只在卷積網絡的深度上做文章，從而得出了網絡還是越深越好的結論 VGG . Inception 與VGG同期出來的有googlenet，該網絡通過關注減少模型參數，而不降低模型性能的 ...
2017-10-23 15:14 0 1408 推薦指數：
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VGG
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VGG網絡
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VGG 19
關於VGG19的一些參考資料 http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1075514 VGG網絡與AlexNet類似 ...
Scala 提取器(Extractor)
提取器是從傳遞給它的對象中提取出構造該對象的參數。 Scala 標准庫包含了一些預定義的提取器，我們會大致的了解一下它們。 Scala 提取器是一個帶有unapply方法的對象。unapply方法 ...