intractable棘手的,難處理的 posterior distributions后驗分布 directed probabilistic有向概率 appro ...
ONCE FOR ALL: TRAIN ONE NETWORK AND SPE CIALIZE IT FOR EFFICIENT DEPLOYMENT ON DIVERSE HARDWARE PLATFORMS ABSTRACT 我們解決了跨許多設備和各種約束,即從通用硬件到專用加速器的高效深度學習模型部署的挑戰性問題。傳統的方法要么手工設計,要么使用神經結構搜索 NAS 來找到一個專門的神經網 ...
2020-04-23 14:51 0 2690 推薦指數:
intractable棘手的,難處理的 posterior distributions后驗分布 directed probabilistic有向概率 appro ...
Disentangling by Factorising 我們定義和解決了從變量的獨立因素生成的數據的解耦表征的無監督學習問題。我們提出了FactorVAE方法,通過鼓勵表征的分布因素化且在維度上獨立來解耦。我們展示 ...
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神經網絡中用於視覺識別的空間金字塔池化 ...
先附上論文鏈接 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自學MIT的6.824分布式課程,找到兩個比較好的github:MIT課程《Distributed Systems 》學習和翻譯 和 https ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷積網絡有效分類目標proposals的工作的基礎上。使用了幾個創新點來改善訓練和測試的速度,同時還能增加檢測的精確度。Fast RCNN訓練VGG16網絡的速度是 ...
GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs ...
Faster R-CNN在Fast R-CNN的基礎上的改進就是不再使用選擇性搜索方法來提取框,效率慢,而是使用RPN網絡來取代選擇性搜索方法,不僅提高了速度,精確度也更高了 ...
版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 1、動機 anchor free 和 proposal free anchor-based的弊病在於: ①模型計算量上,一 ...