Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神經網絡中用於視覺識別的空間金字塔池化 ...
Rethinking Batch in BatchNorm Abstract BatchNorm是現代卷積神經網絡的重要組成部分。它對 batches 而不是單個樣本進行操作的獨特特性,引入了與深度學習中大多數其他操作顯著不同的行為。因此,它會導致許多隱藏的警告,可能以微妙的方式對模型的性能產生負面影響。本文對視覺識別任務中的這類問題進行了深入的研究,指出解決這些問題的關鍵是在BatchNorm ...
2021-06-04 11:45 0 196 推薦指數:
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intractable棘手的,難處理的 posterior distributions后驗分布 directed probabilistic有向概率 appro ...
Disentangling by Factorising 我們定義和解決了從變量的獨立因素生成的數據的解耦表征的無監督學習問題。我們提出了FactorVAE方法,通過鼓勵表征的分布因素化且在維度上獨立來解耦。我們展示 ...
Reservoir Computing 目錄 背景: 摘抄 總結: RC優勢: 儲備池計算主要理論組成: E ...
版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 1、動機 anchor free 和 proposal free anchor-based的弊病在於: ①模型計算量上,一 ...
先附上論文鏈接 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自學MIT的6.824分布式課程,找到兩個比較好的github:MIT課程《Distributed Systems 》學習和翻譯 和 https ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷積網絡有效分類目標proposals的工作的基礎上。使用了幾個創新點來改善訓練和測試的速度,同時還能增加檢測的精確度。Fast RCNN訓練VGG16網絡的速度是 ...
GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs ...