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CondenseNet:可学习分组卷积，原作对DenseNet轻量改造 |CVPR 18
CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作?来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchw...
2024-09-03 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
卷积神经网络，你要了解的知识点
本文主要记录了卷积和池化的计算，卷积的反向传播卷积神经网络只有几种基本模块，conv,batchnormal,dropout,pooling自动特征提取掌握卷积的计算，掌握池化的计算，掌握卷积和池化在模型中组合的效果...
2024-09-03 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论 -
机器不学习:计算机视觉系列(3)ResNet & DenseNet
机器不学习www.jqbxx.com:深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战五、ResNetResNet，深度残差网络，在top-5上的错误率为3.6%，是2015年ILSVRC的冠军，其网络结构如下所示：...
2024-09-03 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论 -
|期刊分享|深度学习|稠密连接卷积网络DenseNet 上
编者序：本文是CVPR2017最佳论文，提出的DenseNet在多个视觉数据集上获得了state-of-the-art，以前馈方式每一层都连接到其后的每一层，其前的每一层特征图都作为本层的输入，优点是减轻了梯度消失问题、强化了特征传播、增强...
2024-09-03 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论 -
DenseNet 密集连接卷积网络
DenseNet（DenselyConnectedConvolutionalNetwork）是一种深度学习架构，由GaoHuang、ZhuangLiu、KilianQ.Weinberger和LaurensvanderMa...
2024-09-03 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
残差密集网络:利用所有分层特征的图像超分辨率网络
图像超分辨率在安防等很多领域有这广泛的应用，而美国东北大学最近提出了一种残差密集网络来从原图生成高分辨率图像。该网络结合残差网络与密集连接网络的特性充分利用原始LR图像的所有分层特征，因而能重构出高质量的图像。单幅图像超分辨率（SISR...
2024-09-03 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论 -
深度学习之重读经典(八)DenseNet
背景...
2024-09-03 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
为什么ResNet和DenseNet可以这么深?一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。
雷锋网按：本文作者Professorho，原文载于其知乎主页，雷锋网获其授权发布。传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing...
2024-09-03 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
HUAWEI、H3C、CISCO三种IPsec VPN配置命令
H3C命令第一阶段：匹配流量（ACL）acladvanced3000rule5permitipsource192.168.1.00.0.0.255destination192.168.2.00.0.0.255...
2024-09-03 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
高性能5G手机OPPO Ace2正式发布 搭载65W+40W最快充电组合
中新网4月14日电13日晚间，OPPO正式推出搭载最快充电组合的高性能5G手机OPPOAce2，从闪充、游戏、影像、系统等方面全方位打造极致的高性能体验。OPPOAce2首次量产最高功率40WAirVOOC无线闪充，加之65WSu...
2024-09-03 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论
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