原文:Xception網絡結構理解

Xception網絡是由inception結構加上depthwise separable convlution,再加上殘差網絡結構改進而來 常規卷積是直接通過一個卷積核把空間信息和通道信息直接提取出來,結合了spatial dimensions和channels dimensions xception這種是分開做的。 它最初的想法是從Incetpion來的,總體思想是把corss channel ...

2019-03-10 19:59 0 2511 推薦指數:

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網絡結構、協議

網絡結構 兩層結構 所有程序都在客戶端,服務器只是個數據庫 三層結構 展現層→邏輯層→數據層 協議 第三層:網絡層 路由器尋址和最短路徑:IP協議 第四層:傳輸層 TCP 特點 面向連接的可靠的數據傳輸安全可靠的傳輸層協議; 一般請求必有響應 ...

Fri Aug 28 06:49:00 CST 2020 0 632
MaskRCNN網絡結構

MaskRCNN網絡結構 MaskRCNN作為FasterRCNN的擴展,產生RoI的RPN網絡和FasterRCNN網絡結構:ResNet101+FPN 代碼:TensorFlow+ Keras(Python) 代碼中將Resnet101網絡,分成5個stage,記為[C1 ...

Wed Aug 25 14:16:00 CST 2021 0 157
ResNet網絡結構

MSRA(微軟亞洲研究院)何凱明團隊的深度殘差網絡(Deep Residual Network)在2015年的ImageNet上取得冠軍,該網絡簡稱為ResNet(由算法Residual命名),層數達到了152層,top-5錯誤率降到了3.57,而2014年冠軍GoogLeNet的錯誤率是6.7 ...

Tue Feb 06 03:50:00 CST 2018 0 4711
voc-fcn-alexnet網絡結構理解

全卷積神經網絡主要使用了三種技術: 1. 卷積化(Convolutional) 2. 上采樣(Up ...

Sun Mar 10 22:41:00 CST 2019 0 538
深度神經網絡結構以及Pre-Training的理解

Logistic回歸、傳統多層神經網絡 1.1 線性回歸、線性神經網絡、Logistic/Softmax回歸 線性回歸是用於數據擬合的常規手段,其任務是優化目標函數:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n ...

Mon Jun 15 03:06:00 CST 2015 4 44395
深度神經網絡結構以及Pre-Training的理解

Logistic回歸、傳統多層神經網絡 1.1 線性回歸、線性神經網絡、Logistic/Softmax回歸 線性回歸是用於數據擬合的常規手段,其任務是優化目標函數:h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn 線性回歸的求解法通常為兩種: ①解優化多元一次方程(矩陣)的傳統方法,在數 ...

Thu Aug 23 03:49:00 CST 2018 0 2013
常見的網絡結構

隨着深度學習的普及開來,設計一個網絡結構變得越來越“簡單”,如果一個新的網絡只是簡單的卷積、池化、全連接,改改其中的參數,那就大錯特錯了。所以網絡在應用中,往往要面臨的問題是:如何設計一個好的網絡結構。 目前常見的網絡結構:AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可 ...

Wed Mar 15 19:17:00 CST 2017 0 23864
 
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