本次是第二节课,主要讲解fasternet的网络结构讲解和代码实战。。。,如果对代码有需要可以评论区告诉我,后面我也会将代码上传到github上论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf, 视频播放量 1516、弹幕量 0、点赞数 34、投硬币枚数 30、收藏人数 43、转发人数 3,
第二种,就是设计一个新的卷积神经网络,来使其适用不同图片的输入,通过LeNet5的网络,我们可以发现一个问题,输入层--->卷积--->池化--->(重复卷积和池化步骤)--->全连接--->输出层。通过这个结构,我们可以用一个正则表达式来表示一个卷积神经网络的架构,输入层->(卷积层+--->池化层?)+--->全连接层+...