残差连接(Residual Connection):引入残差连接可以解决深度网络中的梯度消失问题,提高网络性能。 卷积分解:将大卷积核分解为小卷积核,可以减少计算量和参数数量。 空洞卷积(Dilated Convolution):通过在卷积核中引入空洞,可以扩大感受野,提高特征提取能力。 深度可分离卷积(Depthwise Convolution):深度可分离卷积可以减少参数数...
一种提升卷积神经网络鲁棒性能的方法.pdf,本发明公开了一种提升卷积神经网络鲁棒性能的方法,包括:S1,构建卷积神经网络,包括多层卷积层,一个卷积层由多个神经元组成;S2,定义掩码矩阵,其形状大小和对应卷积层神经元的形状大小一致,掩码矩阵中的数值从一个伯努利分布
专利摘要显示，本发明公开了一种用于卷积神经网络的混合加速器及其负载均衡方法，属于深度学习硬件加速技术领域，用于解决目前的两种卷积神经网络专用加速器架构都无法实现计算平台计算资源的灵活分配和高效利用，对卷积神经网络计算性能的提升有限的技术问题。所述混合加速器包括：单层单引擎架构加速组件以及单层多引擎架构加速...
百度试题 题目以下哪些方法能改进卷积神经网络的训练质量?? 权重归一化dropoutbatch nomalization增加更多的隐层数,提高网络的深度,深度增大性能也会不断提升 相关知识点: 试题来源: 解析 batch nomalization 反馈 收藏
卷积神经网络与Transformer融合 | 融合卷积神经网络(CNN)和Transformer在深度学习中是一个创新趋势,主要是因为这种结合能够同时利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文建模优势,从而在多个视觉任务中提升模型的性能和效果。#transformer模型#Transformer#机器学习方法#机器学习入门#Transformmer#深度学习可视化#Transfor...
厦门瑞为信息取得基于局部卷积与语义信息的活体检测装置与方法专利,提升模型性能使活体检测模型能够在资源受限的设备或场景中运行,卷积,序列,神经网络,活体检测装置
本发明公开了一种提升卷积神经网络鲁棒性能的方法,包括:S1,构建卷积神经网络,包括多层卷积层,一个卷积层由多个神经元组成;S2,定义掩码矩阵,其形状大小和对应卷积层神经元的形状大小一致,掩码矩阵中的数值从一个伯努利分布中采样,掩码矩阵在训练和推断阶段都不会改变;S3,对标准卷积神经网络的卷积层应用掩码矩阵,并调整...
本发明公开了一种基于权重注意力提升卷积神经网络性能的方法,其特点是采用归一化统计空间信息量并利用尺度因子生成权重注意力的方法,将权重注意力模块嵌入到不同的CNN架构的卷积神经网络中增强网络模型的特征学习能力,实现网络性能的优化,具体包括:对各中间特征图进行权重注意力的校正和重复嵌入权重注意力的残差卷积块进行...
本发明一种提升小尺度目标检测识别性能的卷积神经网络设计方法,步骤如下:(1)选取原始网络的N个输出节点;(2)对每一个节点依次建立特征漏斗层,对每一层特征漏斗层的输入节点至下一层特征漏斗层的输入节点或网络末端之间的卷积网络,保留网络结构的同时将原始网络中一半数量的卷积核移动至特征漏斗层内,若有池化层则...
金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,山东浪潮科学研究院有限公司申请一项名为“一种用于卷积神经网络的混合加速器及其负载均衡方法”的专利,公开号CN 118798287 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明公开了一种用于卷积神经网络的混合加速器及其负载均衡方法,属于深度学习硬件加速技术领域,用于解决...