51
Dev开发社区
首页
文章
问答
工具
搜索
登录
注册
#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...
代码星球
·
2021-02-12
深度
学习
试题
非对称
卷积
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,...
代码星球
·
2020-10-12
Going
deeper
with
convolutions
GoogLeNet
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...
代码星球
·
2020-10-12
Why
convolutions
always
use
odd-numbers
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...
代码星球
·
2020-04-03
论文
笔记
-IGCV3
Interleaved
Low-Rank
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他