深度瞭解卷積神經網路
那麼現在就可以很輕鬆的回答標題的問題了,使用卷積層是因為卷積層本質上是在自動提取圖片的特徵,而且在提取特徵的同時,極大的降低了網路總體待訓引數的總量...
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卷積、迴圈、深度神經網路的內部網路結構有什麼區別?
好好,我們看一下多層感知機的結構:圖1上下層神經元全部相連的神經網路——多層感知機多層感知機可以擺脫早期離散傳輸函式的束縛,使用sigmoid或tanh等連續函式模擬神經元對激勵的響應,在訓練演算法上則使用Werbos發明的反向傳播BP演算...
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經典CNN設計演變的關鍵總結:從VGGNet到EfficientNet
但是堆疊多個多尺度層肯定會引發記憶體不足異常,為了克服這個問題初始設計者引入了逐點卷積,只是經典的卷積層,但是核大小為1x1,這樣r < k,從而有效地減少特徵圖的深度,而不會犧牲此時提取的相關資料處理水平...
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EdgeNeXt打出一套混合拳:集CNN與Transformer於一體的輕量級架構
identity = nn...
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TridentNet論文解讀
TridentNet 的主要貢獻在於:首次提出感受野 (receptive filed) 對目標檢測任務中不同尺度大小目標的影響,並進行相關實驗驗證...
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如何透徹理解卷積的資料原理與機制:從拋球實驗說起
Kernel 與圖片 進行矩陣乘法,然後將所有結果與偏置相加,得到一個單通道卷積特徵輸出...
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AlexNet——CNN經典網路模型詳解(pytorch實現)
1. conv1階段DFD(data flow diagram):第一層輸入資料為原始的2272273的影象,這個影象被11113的卷積核進行卷積運算,卷積核對原始影象的每次卷積都生成一個新的畫素...
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圖文詳解級聯金字塔結構卷積神經網路
普通網路與深度殘差網路結構對比02級聯金字塔結構卷積神經網路級聯金字塔結構卷積神經網路的演算法框架分為兩部分,如下圖所示:第1部分為全域性關鍵點定位網路,使用殘差網路作為特徵提取網路,透過特徵金字塔融合多尺度特徵,實現關鍵點的初步定位...
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“芯”起征程——海雲捷迅杯企業大獎獲獎團隊愛卡絲俱樂部
成員合影(左起)程昕 蘇天祺 薛睿鑫02 他們做了什麼他們俱樂部參加了第五屆積體電路創新創業大賽(海雲捷迅杯),針對MobileNet V1的硬體加速器進行最佳化...
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科技知識乾貨!Inception結構的兩個主要優勢
如果對輸入先進行降維,減少特徵數後再做卷積,計算量就會顯著減少...
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NLP任務非Transformer不可?谷歌研究發現預訓練卷積模型往往更優
RQ2:卷積模型(不管是否使用預訓練)能否與 Transformer 模型媲美...
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谷歌工程師萬字好文:我們為何追求高效能深度學習?如何實現?
Xception 模型架構演示了在 Inception 體系結構中使用深度可分離卷積,允許在保持引數數量相同的情況下,實現更快地收斂,並在 ImageNet 資料集上獲取更高的精度...
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正面剛CNN,Transformer居然連犯錯都像人類
11929ViT比CNN更像人類:https://arxiv...
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PPCNN:細粒度特徵提取和定位用於目標檢測(附論文下載)
在RPN中,實驗對比了FPN不同層feature map卷積引數共享與否,發現共享仍然能達到很好效能,說明特徵金字塔使得不同層學到了相同層次的語義特徵...
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