[論文理解] Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again Intro 本文提出解決CNN平移不變性喪失的方法，之前說了CNN中的downsample過程由於不滿足采樣定理，所以沒法確保平移不變性。信號處理里面解決這樣的問題是利用增大采樣頻率或者用抗 ...
原文：[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文，應該也算比較出名的一篇吧，因為很早就對模型壓縮比較感興趣，所以抽了個時間看了一篇，代碼也自己實現了一下，覺得還是挺容易的。這篇文章就模型壓縮問題提出了一種剪枝針對BN層的剪枝方法，作者通過利用BN層的權重來評估輸入chann ...
2019-10-01 00:42 1 1130 推薦指數：
相關推薦
[論文理解] How much position information do convolutional neural network encode?
How much position information do convolutional neural network encode? Intro 文章是ICML2020的一個工作，探究了CNN到底有沒有編碼位置信息，這些位置信息在哪些神經元中被編碼、這些位置信息又是如何被暴露給神經網絡 ...
《Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》論文閱讀
首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中，使用的理論 ...
[論文理解] Squeeze-and-Excitation Networks
Squeeze-and-Excitation Networks 簡介 SENet提出了一種更好的特征表示結構，通過支路結構學習作用到input上更好的表示feature。結構上是使用一個支路去學習如何評估通道間的關聯，然后作用到原feature map上去，實現對輸入的校准。支路的幫助 ...
[論文理解] Spatial Transformer Networks
Spatial Transformer Networks 簡介 本文提出了能夠學習feature仿射變換的一種結構，並且該結構不需要給其他額外的監督信息，網絡自己就能學習到對預測結果有用的仿射變換。因為CNN的平移不變性等空間特征一定程度上被pooling等操作破壞了，所以，想要網絡能夠應對 ...
Deep Learning 33：讀論文“Densely Connected Convolutional Networks”-------DenseNet 簡單理解
一.讀前說明 1.論文"Densely Connected Convolutional Networks"是現在為止效果最好的CNN架構,比Resnet還好,有必要學習一下它為什么效果這么好. 2.代碼地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3. ...
【Network Architecture】Densely Connected Convolutional Networks 論文解析
目錄 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet ...
【論文筆記】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 這篇 paper 是發表在 ICML 2016 的：http://jmlr.org/proceedings ...