这两种结构分别针对ResNet34(左图)和ResNet50/101/152(右图),一般称整个结构为一个”building block“。其中右图又称为”bottleneck design”,目的一目了然,就是为了降低参数的数目,第一个1x1的卷积把256维channel降到64维,然后在最后通过1x1卷积恢复,整体上用的参数数目:1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64...
Resnet50网络结构 resnet-50 有四组block,每组分别是 3 4 6 3个block,每个block里面有三个,另外这个网络的最开始有一个单独的卷积层,(3+4+6+3)*3+1=49。 取样层没有要学习的参数,平时我们所谓的层,指的是有参数要学习的层。... caffe 可视化网络及resnet50结构 ...
Gensim可以处理原生,非结构化的数值化文本(纯文本)。Gensim里面的算法,比如Latent Semantic Analysis(潜在语义分析LSA),Latent Dirichlet Allocation,Random Projections,通过在语料库的训练下检验词的统计共生模式(statistical co-occurrence patterns)来发现文档的语义结构。这些算法是非监督的,也就是说你只需要一个语料库...