一、摘要 了解CNN必讀的一篇論文,有些東西還是可以了解的。 二、結構 1、 Relu的好處: 1、在訓練時間上,比tanh和sigmod快,而且BP的時候求導也很容易 2、因為是非飽和函數,所以基本不會出現梯度消失的情況 Relu只要控制 ...
Self distillation with Batch Knowledge Ensembling Improves ImageNet Classification . . Project Page: https: geyixiao.com projects bake https: arxiv.org abs . Introduction 主要目標在於給batch內的每一個作為anchor的圖片通 ...
2021-05-14 12:01 0 944 推薦指數:
一、摘要 了解CNN必讀的一篇論文,有些東西還是可以了解的。 二、結構 1、 Relu的好處: 1、在訓練時間上,比tanh和sigmod快,而且BP的時候求導也很容易 2、因為是非飽和函數,所以基本不會出現梯度消失的情況 Relu只要控制 ...
摘要 卷積神經網絡(CNN)通常被認為通過學習對象形狀的日益復雜的表示來識別對象。最近的一些研究表明圖像紋理具有更重要的作用。我們在這里通過評估具有紋理-形狀線索沖突的圖像的CNN和人類觀察者來將這些相互矛盾的假設置於定量測試中。我們表明,ImageNet訓練的CNN強烈偏向於識別 ...
paper: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation code: https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection Abstract ...
最近在調網絡結構的參數,其實就是漫無目的的亂改。但是運氣不佳,沒有得到自己想要的准確率。於是,硬着頭皮,去了解一下別人選擇參數的一些依據。正如這篇論文的標題: Delving Deep into Rectifiers,或許只有這樣才能對選擇參數的原則有一個基本認識吧! Background ...
在神經網絡的訓練過程中,總會遇到一個很蛋疼的問題:梯度消失/爆炸。關於這個問題的根源,我在上一篇文章的讀書筆記里也稍微提了一下。原因之一在於我們的輸入數據(網絡中任意層的輸入)分布在激活函數收斂的區域,拿 sigmoid 函數舉例: 如果數據分布在 [-4, 4] 這個區間兩側 ...
Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
前言 這篇論文主要講的是知識圖譜正確率的評估,將知識圖譜的正確率定義為知識圖譜中三元組表述正確的比例。如果要計算知識圖譜的正確率,可以用人力一一標注是否正確,計算比例。但是實際上,知識圖譜往往很大,不可能耗費這么多的人力去標注,所以一般使用抽樣檢測的方法。這就好像調查一批商品合格率一樣,不可能 ...
摘要 這篇文章提出了AKT模型, 使用了單調性注意力機制, 考慮過去的做題記錄來決策未來的做題結果, 另外使用了Rasch 模型來正則化習題和概念的嵌入。 AKT方法 1上下文感知表示和知識檢索 ...