原文:論文閱讀筆記六十二:RePr: Improved Training of Convolutional Filters(CVPR2019)

論文原址:https: arxiv.org abs . 摘要 一個訓練好的網絡模型由於其模型捕捉的特征中存在大量的重疊,可以在不過多的降低其性能的條件下進行壓縮剪枝。一些skip Dense網絡結構一定程度上減弱了重疊的現象,但這種做法引入了大量的計算及內存。本文從更改訓練方式的角度來解決上述問題。本文發現,通過對模型進行臨時裁剪,並對一定的filter進行恢復,重復操作,可以減少特征中的重疊效 ...

2019-05-19 10:23 0 714 推薦指數:

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論文閱讀筆記六十一:Selective Kernel Networks(SKNet CVPR2019)

論文原址:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf github: https://github.com/implus/SKNet 摘要 在標准的卷積網絡中,每層網絡中神經元的感受野的大小都是相同的。在神經學中,視覺神經元感受野的大小 ...

Sun May 12 19:12:00 CST 2019 2 2936
GHM論文筆記CVPR2019

目錄 作者要解決的問題 Focal loss(CVPR2017) Focal loss的解決方案 Focal loss的不足 設計思路 梯度與樣本的關系 梯度模計算方法 改進 ...

Tue Dec 03 04:46:00 CST 2019 0 568
 
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