感知野的概念尤為重要,對於理解和診斷CNN網絡是否工作,其中一個神經元的感知野之外的圖像並不會對神經元的值產生影響,所以去確保這個神經元覆蓋的所有相關的圖像區域是十分重要的;需要對輸出圖像的單個像素進 ...
Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images 是 年的cvpr的文章。 ...
2017-10-23 15:25 0 1257 推薦指數:
感知野的概念尤為重要,對於理解和診斷CNN網絡是否工作,其中一個神經元的感知野之外的圖像並不會對神經元的值產生影響,所以去確保這個神經元覆蓋的所有相關的圖像區域是十分重要的;需要對輸出圖像的單個像素進 ...
這個論文應該算是把深度學習應用到圖片識別(ILSVRC,ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意義的一篇文章。因為在之前,人們一直質疑深度學習的強大有能力。 大家看看它的引用數目就知道它很厲害了,,9000多的引用 ...
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 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06168 代碼地址:https://github.com/yihui-he/channel-pruning 采用方法 這篇文章主要講訴了采用裁剪信道(channel pruning)的方法實現深度網絡的加速 ...
通過激活聚類的方法檢測深度神經網絡的后門攻擊 王妮婷 王靜雯 鄭爽 2020-04-08 論文的基本信息: 《Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering ...
自監督學習 自監督學習(Self-Supervised Learning)是一種介於無監督和監督學習之間的一種新范式,旨在減少深度網絡對大量注釋數據的需求。大量的人工標注的樣本是費時耗力的。 它通 ...