事实上,通过对卷积核的观察,我们的debug效率可以提升,也可以知道有多少神经元在网络中没有起到作用,也可以优化网络结构,甚至可以利用CNN对图片进行非真实渲染(关于深度学习在非真实渲染上的应用,如果有机会,我或许会拿出一篇来专门介绍)。
其中 1\times 1 卷积层负责先减小然后增加(恢复)维度,使 3\times 3 卷积层的通道数目可以降低下来,降低参数量减少算力瓶颈(这也是起名 bottleneck 的原因 )。50 层以上的残差网络都使用了 bottleneck block 的残差块结构,因为其可以减少计算量和降低训练时间。 image 展开阅读全文 查看全部 7 个回答 下载知乎...
RPN在Extractor输出的特征图基础上先增加了一个$3\times 3卷积,然后利用两个$1\times 1卷积分别进行二分类和位置回归。进行分类的卷积核通道数为$9\times 2($9个Anchor,每个Anchor二分类,使用交叉熵损失),进行回归的卷积核通道数为$9\times 4($9个Anchor,每个Anchor有$4$个位置参数)。RPN是一个全卷积网络,...
(2). 卷积层 (3). 批标准化层 (4). 随机失活 (5). 层标准化(nlp 常用) (6). 嵌入层 (7). 激活函数 2. 其它功能 (1). 在 cuda 上运算 (2). 训练模式与推理模式 (3). 保存/读取模型 (4). 打印模型或者模型参数 3. 一个简单实例 0. 引言 上一节,我们使用的都是单独的几个张量来构建...
而池化层使模型具有不变性这种特殊的性质。池化层的输入一般来源于上一个卷积层,主要作用是提供较强的健壮性,减少参数数量,防止过拟合。池化层一般没有参数,所以反向传播时,只需要对输入参数求导,而不需要进行权值更新。池化层同样存在”窗口“,也存在平移,唯一不同的是,不需要过滤器,或者成为狭义的过滤器。
;77\times77×;7卷积核,使用了2个3×;33\times33×;3卷积核来代替5×;55\times55×;5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。 比如,3个步长为1的3×;33\times33×;3卷积核的一层层叠加作用可看成一个大小为7的 ...
此外,考虑到HAD算法应用于边缘设备的可能性,我们提出了一种全连接网络到卷积网络的知识蒸馏策略。它可以学习HSI的光谱和空间特征,同时减轻网络。我们在HAD 100训练集上对网络进行训练,并在HAD 100测试集上对所提出的方法进行了验证。我们的方法为HAD提供了一个新的解决方案空间,更接近人类的视觉感知,具有高的置信度...
卷积层过后接入三个全连接层 :第一,二层为4096,第三层为1000,这样正好和image net数据集类别数量相同。最后使用softmax进行概率输出。 统一使用RELU 激活函数 在VGG之前的卷积网络的第一层filter的大小会被设置的很大,例如在AlexNet中使用了11$\times$11,步长为4的filter。而VGG使用的还是3*3,步长为1. ...
作为我们分析的重要一步,我们必须研究这个作用泛函的Hessian谱,它原来是一个作用在L^2( mathbb{R})$上的非局部积分微分算子。我们提供了一个分析和数值相结合的证据,必要的谱假设始终保持诺维科夫方程。结合对相关的Vakhitov-Kolokolov条件的详细研究,我们的分析表明Novikov方程的所有光滑孤波解都是非线性轨道稳定的...
气体渗氮的特点是:①可适当缩短渗氮周期;②渗氮层脆性小;③可节约能源和氨的消耗量 ;④对不需要渗氮的部分可屏蔽起来,实现局部渗氮;⑤离子轰击有净化表面作用,能去除工件表面钝化膜,可使不锈钢、耐热钢 工件直接渗氮;⑥渗层厚度和组织可以控制。 A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 使用Audition,在一首歌曲...