Xception(Deep Learning with Depth-wise Separable convolutions)——google Inception-V3 Xception 並不是真正意義上的輕量化模型,只是其借鑒 depth-wise convolution ...
.Inception網絡發展 .Xception網絡結構 作業 :文字回答:Xception中繼承了哪些來自Inception系列的思想 又有哪些改進 繼承:使用 x 的卷積 使用兩個 x 卷積來代替一個 x 卷積 加了BN層 。 改進:去掉池化層,得到簡化版本的Inception module 將所有的 x 卷積核合並,變成一個統一的 x 卷積,后面的 x 卷積核分別負責一部分 x 卷積的輸出 ...
2020-07-30 09:47 0 582 推薦指數:
Xception(Deep Learning with Depth-wise Separable convolutions)——google Inception-V3 Xception 並不是真正意義上的輕量化模型,只是其借鑒 depth-wise convolution ...
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目錄 1. 提出背景 2.論文核心 2.1 Depthwise Separable Convolution 深度分離卷積 2.1.1 ...
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參數解釋: id : null, // 需要賦值的ID callOnOpen : null, // 彈出后調用方法 callOnC ...
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