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用自注意力增强卷积:这是新老两代神经网络的对话(附实现)
2014年，Bahdanau等人针对机器翻译任务提出了注意模型，现在它已成为一种常用的神经网络方法。近日，谷歌大脑在arXiv上公布了一篇新论文，提出使用注意机制增强卷积以加强获取全局相关性的能力。在图像分类和目标检测上的实验结果表...
2024-09-17 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论 -
从VGG到NASNet，一文概览图像分类网络
了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在keras上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解，并尝试以从业者的角度讨论其优缺点。关键概念虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言...
2024-09-17 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论 -
ResNet50模型计算过程
resnet迄今为止，仍然是最佳的backbone.resnet的全称为深度残差网络，DeepResidualNetwork...
2024-09-17 btikc 技术文章 22 ℃ 0 评论 -
Pytorch学习记录-深度残留学习ResNet
停更3天，日更挑战也失败，停留在56天。不过从头开始吧，希望下一个50天能够搞定模型。在这里使用的是CIFAR-10数据集，基于的论文是《DeepResidualLearningforImageRecognition》，是微软亚洲...
2024-09-17 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论 -
用AI取代SGD?无需训练ResNet-50，AI秒级预测全部2400万个参数，准确率60% | NeurIPS 2021
一次前向传播便可预测几乎任何神经网络的参数，我们离用单一元模型取代手工设计的优化器又近了一步。编译|杏花编辑|青暮只需一次前向传播，这个图神经网络，或者说元模型，便可预测一个图像分类模型的所有参数。有了它，无需再苦苦等待梯度下降收敛...
2024-09-17 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论 -
如何用深度学习做视频分类?ResNet3D帮你搞定
随着短视频应用火爆全网，现在各种短视频已经占据了全网50%以上的流量，那么如何对短视频分类就成了一个问题。目前，我们使用卷积网络可以有效的对图片进行分类，同时精度也比较高。那么神经网络是否可以对视频分类呢？答案是肯定的，本文带你使用ResN...
2024-09-17 btikc 技术文章 23 ℃ 0 评论 -
深度残差网络+自适应参数化ReLU(调参记录25)Cifar10~95.77%
在之前调参记录的基础上，首先，大幅度削减了自适应参数化ReLU中全连接神经元的个数，想着可以减轻训练的难度，也可以减少过拟合；然后，将Epoch增加到1000个，继续测试ResNet+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10上的效果。自...
2024-09-17 btikc 技术文章 22 ℃ 0 评论 -
深度残差网络+自适应参数化ReLU(调参记录22)Cifar10~95.25%
本文在...
2024-09-17 btikc 技术文章 22 ℃ 0 评论 -
深度残差网络+自适应参数化ReLU(调参记录18)Cifar10~94.28%
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2024-09-17 btikc 技术文章 22 ℃ 0 评论 -
卷积神经网络CNN总结(三)
简介自2012年AlexNet在ImageNt比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为处理计算机视觉任务的核心。在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，...
2024-09-17 btikc 技术文章 24 ℃ 0 评论
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