雖然網絡性能得到了提高,但隨之而來的就是效率問題(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率問題主要是模型的存儲問題和模型進行預測的速度問題. Model ...
squeezenet是 年發布的一款輕量級網絡模型,模型很小,只有 . M,可用於移動設備,嵌入式設備。 關於squeezenet的原理可自行閱讀論文或查找博客,這里主要解讀下pytorch對squeezenet的官方實現。 地址:https: github.com pytorch vision blob master torchvision models squeezenet.py 首先定義fi ...
2018-09-26 22:40 1 1278 推薦指數:
雖然網絡性能得到了提高,但隨之而來的就是效率問題(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率問題主要是模型的存儲問題和模型進行預測的速度問題. Model ...
邏輯回歸 logistic regression 邏輯回歸是線性的二分類模型 (與線性回歸的區別:線性回歸是回歸問題,而邏輯回歸是線性回歸+激活函數sigmoid=分類問題) 模型表達式: ...
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 論文地址: Arxiv Paper Github: Caffe 設計理念 ...
cs231n notes pytorch官方實現transfer learning Pytorch_fine_tuning_Turtorial cs231n notes transfer learning 特征提取器:將預訓練模型當成固定的模型,進行特征提取;然后構造分類器進行分類 ...
1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我們提出了一種代號為Inception的深度卷積神經網絡,它在ILSVRC2014的分類和檢測任務上都取得當前最佳成績。這種結構的主要特點是提高了網絡內部計算資源的利用率。這是通過精心的設計實現 ...
1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在這項工作中,我們研究了在大 ...
pytorch/libtorch qq群: 1041467052 首先,需要掌握libtorch的一些語法,可以參考下面的鏈接: [https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/12901586.html] 大概說下pytorch轉libtorch流程: 1.先 ...
一。網絡結構和參數 特點:堆疊多個小尺寸的卷積核來做到和大卷積核一樣的感受野。減少網絡參數的同時加深了網絡深度。 二。模型定義和訓練代碼 model.py ...