(2) 训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢.FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层...
RNN长期记忆的依赖问题 理论上来说,RNN是可以存储长期记忆,并随时根据当前的输入来更新之前的状态的,但是实践上来说,很困难。 在上图中,我们可以看到每个神经元中都携带有以前神经元的上下文信息,这些问题我们并不需要长期记忆,通过x0和x1的位置就很容易判断h3的状态 但是有些问题,如果上下文内容隔得比较远,实际操作...