摘要 雖然權重和激活量化是深度神經網絡(DNN)壓縮的有效方法,並且具有很多利用bit操作來提高推理速度的潛力,但在量化模型和完整模型之間的預測精度方面仍存在明顯差距。為了解決這個差距 ...
目錄 概 主要內容 二分類模型 f 為線性 f 為一般二分類 多分類問題 f 仿射 f 為一般多分類 l p Moosavidezfooli S, Fawzi A, Frossard P, et al. DeepFool: A Simple and Accurate Method to Fool Deep Neural Networks C . computer vision and patte ...
2020-05-07 21:27 2 446 推薦指數:
摘要 雖然權重和激活量化是深度神經網絡(DNN)壓縮的有效方法,並且具有很多利用bit操作來提高推理速度的潛力,但在量化模型和完整模型之間的預測精度方面仍存在明顯差距。為了解決這個差距 ...
1. 摘要 ReLU 相比 Tanh 能產生相同或者更好的性能,而且能產生真零的稀疏表示,非常適合自然就稀疏的數據。 采用 ReLU 后,在大量的有標簽數據下,有沒有無監督預訓練模 ...
本文作者為:Xavier Glorot與Yoshua Bengio。 本文干了點什么呢? 第一步:探索了不同的激活函數對網絡的影響(包括:sigmoid函數,雙曲正切函數和softsign y = ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Sydney, Australia. (同組工作) Abstract ...
0 - Abstract 深度神經網絡(DNNs)最近在圖像分類任務上表現出了突出的性能。在這篇文章中,我們進一步深入探究使用DNNs進行目標檢測的問題,這個問題不僅需要對物體進行分類,並且還需 ...
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 剖析 CNN 領域的經典之作, 作者訓練了一個面向數量為 1.2 百萬的高分辨率的圖像數據集ImageNet, 圖像的種類為1000 種的深度卷積神經網絡 ...