Feature Extractor[SENet]
，其結果比ResNet-50還好，所以也學習學習。 github上的SENet CNN是通過用局部感 ...
原文：Feature Extractor[ResNet]
. 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 . 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，網絡效果不好，那是因為存在着梯度消失和梯度爆炸的原因。不過隨着大家的努力，這些問題可以通過歸一化初始化 即用特定的初始化 ...
2017-11-01 17:51 0 2083 推薦指數：
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