Decoupled Dynamic Filter Networks 2021.5.6 CVPR 2021 https://arxiv.org/abs/2104.14107 Introduction 卷積缺點在於:內容不變,計算量高 動態filter可以根據內容 ...
論文筆記 BlockDrop: Dynamic Inference Paths in Residual Networks paper:https: openaccess.thecvf.com content cvpr html Wu BlockDrop Dynamic Inference CVPR paper.html code:https: github.com Tushar N blockdr ...
2020-11-17 12:44 2 380 推薦指數:
Decoupled Dynamic Filter Networks 2021.5.6 CVPR 2021 https://arxiv.org/abs/2104.14107 Introduction 卷積缺點在於:內容不變,計算量高 動態filter可以根據內容 ...
Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com ...
本篇文章發表在ICLR2020上,對動態圖的進行連接預測和結點分類。TGN中,作者除利用傳統的圖神經網絡捕捉非歐式結構生成embedding外,還利用動態圖所中時序信息。 T ...
github地址:https://github.com/iduta/iresnet 論文地址:https://arxiv.org/abs/2004.04989 該論文主要關注點: 網絡層之間的信息流動-the flow of information through ...
之前提到,深度神經網絡在訓練中容易遇到梯度消失/爆炸的問題,這個問題產生的根源詳見之前的讀書筆記。在 Batch Normalization 中,我們將輸入數據由激活函數的收斂區調整到梯度較大的區域,在一定程度上緩解了這種問題。不過,當網絡的層數急劇增加時,BP 算法中導數的累乘效應還是很容易 ...
作者提出為了增強網絡的表達能力,現有的工作顯示了加強空間編碼的作用。在這篇論文里面,作者重點關注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,實際上就是顯式的讓網絡關注channel之間的信息 (adaptively recalibrates ...
論文筆記 《Maxout Networks》 && 《Network In Network》 發表於 2014-09-22 | 1條評論 出處 maxout:http://arxiv.org/pdf/1302.4389v4.pdfNIN ...
這是個06年的老文章了,但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,關鍵是卷積層和polling層 ...