深度學習基礎網絡 ResNet
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 ...
原文：基礎網絡之EfficientNet
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，達到精度最高效率最高。復合系數有：w卷積核大小，d神經網絡深度，r分辨率大小。在之前的MobileNet和ResNet上已展 ...
2019-12-09 11:54 0 336 推薦指數：
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