#convolutions

深度学习面试题27:非对称卷积(Asymmetric Convolutions)

 产生背景之前在深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势:①整合了三个非线性激活层,代替单一非线性激活层,增加了判别能力。②减少了网络参数。③减少了计算量在《RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision》中作者还想...

Going deeper with convolutions(GoogLeNet、Inception)

从LeNet-5开始,cnn就有了标准的结构:stackedconvolutionallayersarefollowedbyoneormorefully-connectedlayers。对于Imagenet这种大的数据集,趋势是增加层数和层的大小,用dropout解决过拟合。1×1卷积核在Inception中大量使用,...

Why convolutions always use odd-numbers as filter_size

原文地址:https://datascience.stackexchange.com/questions/23183/why-convolutions-always-use-odd-numbers-as-filter-sizeTheconvolutionoperation,simplyput,iscombination...

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

2018年07月11日14:05:46 Liven_Zhu 阅读数846 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rankandsparsekernel)来组成一个密集kernel。基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3。近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证...