通过模型设计,实现了分类模型的高准确性和高效率。该模型基于ResNet,通过减少残差单元的数量来实现轻量化。采用注意机制和ReLU6激活函数作为技术手段,用于抑制模型过拟合以提高模型的分类性能。 创新点: 提出了轻量级的Squeeze and Excitation残差网络模型LW-SEResNet10,旨在抑制过拟合并实现高精度和高效率的分类模型。
该模型基于ResNet,通过减少残差单元的数量来实现轻量化。采用注意机制和ReLU6激活函数作为技术手段,用于抑制模型过拟合以提高模型的分类性能。 创新点: 提出了轻量级的Squeeze and Excitation残差网络模型LW-SEResNet10,旨在抑制过拟合并实现高精度和高效率的分类模型。 使用3D动态MFCC作为模型输入,通过一系列的特征提取...
Inception 很快就变成了一种具有决定性意义的模型架构。最新的版本 Inception v4 甚至将残差连接放进了每一个模组中,创造出了一种 Inception-ResNet 混合结构。但更重要的是,Inception 展现了经过良好设计的「网中有网」架构的能力,让神经网络的表征能力又更上了一层楼。 Xception Xception 表示「extreme inception」。
这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度,MEAL V2不需要修改网络结构,也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以使原始ResNet50的Top-1准确度提升至80%+,这是一个非常nice的work。 MEAL V2主要的思路是将多个模型的集成效果通过知识蒸馏迁移到一个单一网络中,整个设计非常简单,只...
基于Attention和ResNet,提出了一种CNN-BiLSTM模型应用于短期电力负荷预测。该模型由Python深度学习框架keras2.6.0构建,损失函数设置为MSE,优化器设置为Adam。设为预测值,yi为实际值,n为样本数量,MSE表达式如下: (5) 模型由输入层、CNN层、...
上图是一个使用在ResNet-50上的例子,可以看出来和原始的ResNet的区别就是在每个阶段的Residual Block之间增加了Attention Module,可以看到最小的输出特征图的宽高大小为7x7,上文中说到,在每一个Soft Mask Branch中对于input的特征图,会不断地卷积操作之后使用Max-Pooling降采样,文中降采样的宽高维度下限就是...
ResNeXt在ResNet bottle模块中采用组卷积,将multi-path结构转换为统一操作。 SE-Net通过自适应地重新校准通道特征响应来引入通道注意力(channel-attention)机制。 SK-Net 通过两个网络分支引入特征图注意力(feature-map attention)。 ResNeSt 和SE-Net、SK-Net 的对应图示如下: ...
上图为GoogleNet的Inception v1和传统的ResNet、VGG,最大的不同主要是基于并联的多尺度结构。如果在并联的结构上引入Attention的方法可以是在蓝色模块乘以0.5的稀疏,黄色模块乘以0.3的稀疏,红色模块乘以0.2的系数,这样的话就是空间维的一种attention机制。SeNet是一种通道维的Attention,当然也可以同时在空间维和通道维使...
ResNext的分组卷积,attention的思想方面借鉴了senet和skenet中的一些设计,有点像resnet+inception+resnext...
那么,映射和反映射,为何能表现突出呢?这里只说一下自己对语义分割这个任务的分析。我们用来抽取 Feature 用的 ResNet,在 ImageNet 千类数据集上训练,因此特征维度至少 1000 维。而分割问题少则 20 类左右,多也不超过几百类。使用过千维的特征,显然是过参数化了。