位深度畫素深度

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深度學習筆記(三):啟用函式和損失函式

深度學習筆記(一):logistic分類 深度學習筆記(二):簡單神經網路,後向傳播演算法及實現 深度學習筆記(三):啟用函式和損失函式 深度學習筆記:優化方法總結(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度學習筆記(四):迴圈神經網路的概念,結構和程式碼註釋 […]

深度殘差網路 ResNet

作為 CVPR2016 的 best paper,何凱明的文章【1】針對深層網路梯度彌散導致的SGD優化難題,提出了 residual(殘差)結構,很好的解決了模型退化問題,在50層、101層、152層甚至1202層的網路上測試均獲得了很好的效果。 應用了ResNet的錯誤率大大低於其他主流深度網路 […]

深度殘差網路原理理解

1.背景 (1)殘差網路的輝煌歷史:殘差引人矚目的成績則是在2015年的影象識別大賽上,其在5項資料集上取得了遠遠領先於第二名的效果。包括了影象的分類(152層),識別,定位(高於27%),檢測(11%和16%)和分割(高於12%)。 (2)為什麼殘差學習的效果會如此的好?與其他論文相比,深度殘差學 […]

深度殘差網路(ResNet)淺析

深度殘差網路是2015年提出的深度卷積網路,一經出世,便在ImageNet中斬獲影象分類、檢測、定位三項的冠軍。 我們都知道增加網路的寬度和深度可以很好的提高網路的效能,深的網路一般都比淺的的網路效果好,比如說一個深的網路A和一個淺的網路B,那A的效能至少都能跟B一樣,為什麼呢?因為就算我們把A的網 […]

深度學習筆記5:池化層的實現

池化層的推導 池化層的輸入一般來源於上一個卷積層,主要作用是提供了很強的魯棒性(例如max-pooling是取一小塊區域中的最大值,此時若此區域中的其他值略有變化,或者影象稍有平移,pooling後的結果仍不變),並且減少了引數的數量,防止過擬合現象的發生。池化層一般沒有引數,所以反向傳播的時候,只 […]

深度學習筆記—卷積特徵提取與池化

卷積特徵提取與池化 一、卷積特徵提取 全聯通網路( Full Connected Networks ) 在稀疏自編碼章節中,我們介紹了把輸入層和隱含層進行“全連線”的設計。從計算的角度來講,在其他章節中曾經用過的相對較小的影象(如在稀疏自編碼的作業中用到過的 8×8 的小塊影象,在MNIS […]

深度學習方法(七):最新SqueezeNet 模型詳解,CNN模型引數降低50倍,壓縮461倍!

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深度學習筆記二:多層感知機(MLP)與神經網路結構

為了儘量能形成系統的體系,作為最基本的入門的知識,請參考一下之前的兩篇部落格: 神經網路(一):概念 神經網路(二):感知機 上面的兩篇部落格讓你形成對於神經網路最感性的理解。有些看不懂的直接忽略就行,最基本的符號的記法應該要會。後面會用到一這兩篇部落格中的一些記號和用法的約定什麼的之後就不再囉嗦了 […]

深度學習方法(十):卷積神經網路結構變化——Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling

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