本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 轉載請注明:煉丹實驗室 之前曾經寫過一篇文章,講了一些深度學習訓練的技巧,其中包含了部分調參心得:深度學習訓練心得 ...
本文是對VGG模型的介紹和詳解,引用了其他博主的文章,僅供個人學習。 簡介:這篇文章是以比賽為目的 解決ImageNet中的 類圖像分類和定位問題。在此過程中,作者做了六組實驗,對應 個不同的網絡模型,這六個網絡深度逐漸遞增的同時,也有各自的特點。實驗表明最后兩組,即深度最深的兩組 和 層的VGGNet網絡模型在分類和定位任務上的效果最好。作者因此斬獲 年分類第二 第一是GoogLeNet ,定位 ...
2019-05-30 00:59 0 788 推薦指數:
本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 轉載請注明:煉丹實驗室 之前曾經寫過一篇文章,講了一些深度學習訓練的技巧,其中包含了部分調參心得:深度學習訓練心得 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80703896 和 https://www.cnblogs.com/gujiangtaoFuture/articles/12096463.html 引言 卷積神經網絡(CNN)已經普遍 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/89811456 1、ResNet解決了什么? 隨着網絡的加深,出現了訓練集准確率下降的現象,我們可以確定這不是由於Overfit過擬合造成的(過擬合的情況訓練集應該准確率很高 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/Left_Think/article/details/75577512 和 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38516 ...
https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 一、簡 ...
pooling 是仿照人的視覺系統進行降維(降采樣),用更高層的抽象表示圖像特征,這一部分內容從Hubel&wiesel視覺神經研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5首次采用並使用BP進行求解,是一條線上的內容,原始推動力其實就是仿生,仿照真正的神經網絡構建人工 ...
。Auto-DeepLab 開發出與分層架構搜索空間完全匹配的離散架構的連續松弛,顯著提高架構搜索的效 ...
參考博文:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11407104.html ShuffleNet是曠世提出的高效輕量化網絡,是一款很值得一提的輕量化網絡,其相關論文也是很有價值的。 ShuffleNet V1 該網絡提出於2017年,論文 ...