原文:深度學習基礎--Bottleneck(瓶頸) Architectures

ResNet的核心內容之一,即 Deeper Bottleneck Architectures 簡稱DBA ,一言概之,bottleneck是一種特殊的殘差結構。 Resnet論文里的原圖如上 即Bottleneck V ,左圖是普通的殘差結構,右圖是瓶頸結構。具體而言,block的輸入和輸出channel num是一樣的 上右圖中是 ,左圖為 , 而在block結構中的channel num 上 ...

2020-08-19 22:15 0 1127 推薦指數:

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深度學習 Bottleneck layer / Bottleneck feature

最近在學習deeplearning的時候接觸到了bottle-neck layer,好奇它的作用於是便扒了一些論文(論文鏈接放在文末吧),系統的了解一下bottle-neck feature究竟有什么用。 論文[1]中對bottle-neck feature的介紹: 對應的圖示 ...

Tue Sep 11 22:26:00 CST 2018 0 5084
深度學習-數學基礎

深度學習閱讀筆記 前言 目前主要有兩種度量模型深度的方式。第一種方式是基於評估架構所需執行的順序指令的數目。假設我們將模型表示為給定輸入后,計算對應輸出的流程圖,則可以將這張流程圖中的最長路徑視為模型的深度。另一種是在深度概率模型中使用的方法,它不是將計算圖的深度視為模型深度,而是將描述概念 ...

Thu Feb 28 06:06:00 CST 2019 0 1025
深度學習基礎階段

IDH_1000=1.1 課程介紹 & 機器學習介紹.html ; Evernote ExportIDH_1001=1.2 深度學習(Deep Learning)介紹.html ; Evernote ExportIDH_1002=2 基本概念 (Basic Concepts).html ...

Sat Mar 24 22:36:00 CST 2018 0 918
深度學習基礎原理

深度學習 1.深度學習是否無所不能? 適合掌握深度學習的任務應具備這樣一些特點: (1)具備大量樣本數據。如果樣本數據難以獲取或者數量太少,我們認為就不適合深度學習技術解決 (2)樣本數據對場景的覆蓋度足夠完善。深度學習模型的效果完全依賴樣本數據表現,如果出現樣本數據外的情況,模型的推廣性 ...

Tue May 14 04:31:00 CST 2019 0 1047
深度學習基礎深度學習准備一)

1.簡單人工神經元模型----M-P模型 2.感知機模型 與M-P模型相似,但是感知機模型初衷是為了完成數據分類的問題 感知機的數學表達式如下:  f(x) = sign( w·x ...

Sat Nov 09 04:30:00 CST 2019 0 325
[深度基礎]·小白如何快速入門深度學習

[深度基礎]·小白如何快速入門深度學習 個人主頁--> https://xiaosongshine.github.io/ 隨着近年深度學習的興起,很多研究者都投入這個領域當中,由於各個大學都將自己的課程放到了網上,出現了很多學習資源和網絡課程,而且很多大 ...

Wed Mar 27 05:55:00 CST 2019 0 890
 
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