可以看到,使用了VGG16网络之后,准确率显著地提高了
卷积神经网络的一些规则 feature的输出维度是[feat的0维度值,self.liner_layer的输出值]
甚至在最开始的时候,你就可以注意到与卷积神经网络不同的遥远事物。 除了在训练过程中非常高效,随着训练数据的增加,它也变得越来越好。 结果 这是否意味着cnn已经过时,ViT已经成为新常态?当然不!虽然CNN也有它的缺点,但对于目标检测和图像分类等任务来说,它仍然是非常有效的。最先进的卷积架构ResNet和EfficientNet模型...
残差网络(Residual Network,简称 ResNet)是由微软研究院于 2015 年提出的一种深度卷积神经网络。它的主要特点是在网络中添加了“残差块”(Residual Block),有效地解决了深层网络的梯度消失和梯度爆炸问题,从而使得更深的网络结构可以训练得更好。 ResNet 的核心思想是学习残差,即在训练过程中让神经网络学习一个残差...