The specific contributions of this paper are as follows: we trained one of the largest convolutional neural networks to date on the subsets of ImageNet used in the ILSVRC-2010 and ILSVRC-2012 competitions [2] and achieved by far the best results ever reported on these datasets. We wr...
(我认为,是因为在送入CNN处理时,不同的子图是共用感受野(卷积核),同一向量位置的node是共用权重,所以会要求这个条件) 为了解决这个问题,论文中定义了一个optimal graph normalization问题,定义如下: 这个等式的解在于寻找一个一个labeling L, 使得从图的集合中任意选取两个图G1和G2,它们在vector space距离差距和它...
The specific contributions of this paper are as follows: we trained one of the largest convolutional neural networks to date on the subsets of ImageNet used in the ILSVRC-2010 and ILSVRC-2012 competitions [2] and achieved by far the best results ever reported on these datasets. We wrote a ...
论文:arxiv.org/abs/2407.1364 摘要 对于当前的深度学习,模型经常需要克服挑战,需要同时具备对对抗性攻击的鲁棒性和强大的泛化能力。本文引入一种局部特征masking (Local Feature Masking, LFM)策略,旨在增强CNN在这两个方面的性能。在训练阶段,本文策略性的将随机特征masking融入到CNN的浅层中,有效缓解了过拟合问题,...
《MobileNets: EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVision Applications》论文阅读 一、引言 本篇论文提出了一种称为MobileNets的高效模型,用于移动和嵌入式视觉应用。MobileNets体系结构使用深度可分离卷积来构建轻型深度神经网络 引入两个超参数: 宽度乘数 [Width Multiplier]:减少输入和输出的channels ...
实验在graph-classification上表现极差——因为我看作者通过将所有节点求和并平均了一下来表示graph-feature,着就让我想到了GNN上限的一篇论文,即sum的操作是优于mean的【当然对graph-classification了解不多,个人臆想】,mean反而更不容易区分开不同的graph了
论文来源:Lai, S., Xu, L., Liu, K., & Zhao, J. (2015, January). Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification. In AAAI (Vol. 333, pp. 2267-2273).下载戳这里哦 参考文章:https://blog.csdn.net/rxt2012kc/article/details/73742362 ...
二 截止阅读时这篇论文的引用次数 2019.3.15 1263次。没有想象中的高。不过是Xception的2倍。 三 相关背景介绍 Google出品,17年4月挂到arXiv上,尴尬的是,挺有影响力的一个网络,居然一个会都没中。之前看过一作Andrew G. Howard独立发表的《Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image...
论文解读 《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.06473 源码地址:https://github.com/jiaxiang-wu/quantized-cnn CNN网络在许多方面发挥着越来越重要的作用,但是CNN模型普遍很大,计算复杂,对硬件的要求很高,这也是限制CNN发展的一个因素。在这篇论文中,...
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks,李沐大神18年12月的新作,用卷积神经网络进行图像分类的一些技巧。 论文:Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 本文主要讨论训练神经网络过程中的一些tricks,通过定量分析这些tricks对最终...