/DropBlock-pytorch Tensorflow:https://github.com/DHZS/t ...
NIPS 改名了 改成了neurips了。。。 深度神經網絡在過參數化和使用大量噪聲和正則化 如權重衰減和 dropout 進行訓練時往往性能很好。dropout 廣泛用於全連接層的正則化,但它對卷積層的效果沒那么好。原因可能在於卷積層中的激活單元是空間關聯的,使用 dropout 后信息仍然能夠通過卷積網絡傳輸到下一層。相比於dropout一個一個扔掉神經元,自然而然我們就要成塊成塊扔。因此就產 ...
2018-11-18 11:17 0 701 推薦指數:
/DropBlock-pytorch Tensorflow:https://github.com/DHZS/t ...
超圖卷積網絡(HyperGCN: A New Method of Training Graph Convolutional Networks on Hypergraphs) 1. 簡介 (Introduction) 1.1 背景 (Backgrounds) 在許多諸如 ...
這是Jake Bouvrie在2006年寫的關於CNN的訓練原理,雖然文獻老了點,不過對理解經典CNN的訓練過程還是很有幫助的。該作者是劍橋的研究認知科學的。翻譯如有不對之處,還望告知,我好及時改正,謝謝指正! Notes on Convolutional Neural Networks ...
Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks ...
1 空洞卷積 1.1 理解空洞卷積 在圖像分割領域,圖像輸入到CNN(典型的網絡比如FCN)中,FCN先像傳統的CNN那樣對圖像做卷積再pooling,降低圖像尺寸的同時增大感受野,但是由於圖像分 ...
是近些年在機器視覺領域很火的模型,最先由 Yan Lecun 提出。 如果想學細節可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 給一張 ...
VGG16 run/vgg16/vgg16_prune_demo.py運行: 報錯: 原因是無法序列化某些對象格式,因為我們這里使用了自定義的dotdict 解決辦 ...