前言 在論文筆記:CNN經典結構1中主要講了2012-2015年的一些經典CNN結構。本文主要講解2016-2017年的一些經典CNN結構。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC優於ResNeXt優於DenseNet優於WRN優於FractalNet優於ResNetv2優於ResNet ...
最近關注了下大模型,整理一下,備忘。 . ResNet,原始caffe版本,結構如下: InsightFace對Resnet的實現有點不同,首先是默認會把第一個 x 的卷積換成 x ,並去掉pool操作 人臉識別輸入分辨率 x 比ImageNet小 ,另外當層數大於 時才使用先 x 再 x 再 x 的bottleneck結構,resnet 里面還是 個 x 卷積,這樣簡單看的話,同樣是 層的res ...
2019-10-06 20:16 0 470 推薦指數:
前言 在論文筆記:CNN經典結構1中主要講了2012-2015年的一些經典CNN結構。本文主要講解2016-2017年的一些經典CNN結構。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC優於ResNeXt優於DenseNet優於WRN優於FractalNet優於ResNetv2優於ResNet ...
總結近期CNN模型的發展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 ...
簡介 圖像分類對網絡結構的要求,一個是精度,另一個是速度。這兩個需求推動了網絡結構的發展。 resneXt:分組卷積,降低了網絡參數個數。 densenet:密集的跳連接。 mobilenet:標准卷積分解成深度卷積和逐點卷積,即深度分離卷積。 SENet:注意力機制 ...
Highway Networks 論文地址:arXiv:1505.00387 [cs.LG] (ICML 2015),全文:Training Very Deep Networks( arXiv:1507.06228 ) 基於梯度下降的算法在網絡層數增加時訓練越來越困難(並非是梯度消失的問題 ...
摘要: 一般情況下,我們都會根據當前的硬件資源來設計相應的卷積神經網絡,如果資源升級,可以將模型結構放大以獲取更好精度。我們系統地研究模型縮放並驗證網絡深度,寬度和分辨率之間的平衡以得到更好的性能表現。基於此思路,提出了一種新的縮放方法:利用復合系數來統一縮放模型的所有維度,達到 ...
一、實驗目標 利用3台虛擬機,搭建vmnet2和vmnet3兩個host-only網絡,實現兩個網絡的互聯 二、實驗環境 內網 外網 網關 IP 192.168.0.10/24 ...
一. 網絡 ① 查看網絡狀態 ifconfig ② 臨時配置IP地址 方法一 ifconfig em0 inet 192.168.0.111 netmask 0xffffff00 ③ 刪除網卡 ...
原文:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1310_xiawc_networkdevice/index.html Linux 抽象網絡設備簡介 和磁盤設備類似,Linux 用戶想要使用網絡功能,不能通過直接操作硬件完成,而需要直接或間接的操作 ...