Top Stories published by 學以廣才 in 2018
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DenseNet 學習心得

CNN出現後,後續發展很快。DenseNet便是其一,論文於2016年發表。大綱如下,如果卷積網絡包含接近輸入的層和接近輸出的層之間有較短連接,則卷積網絡可以更深入,更精確和有效地進行訓練。DenseNet便是基於這樣想法而設計的,它以前饋方式(feed-forwar…


GoogleNet: Inception的演進

2014年GoogleNets被提出,它在ImageNet分類競賽打敗VGG。那時候的Inception Net稱為V1版本(2014)。相較於Alexnet或VGG,網絡深度設計不斷加深。Inception就是在廣度上增加,並使用不同的捲積核大小(3x3,5x5,1x1),來提取不同的特徵。但隨之而來參數量太大問題,就是使用了1x1的捲積降維了。所以在V1的特點就是:

  • 加寬網路廣度,使用多種的捲積核來提取不同的特徵
  • 引入 1x1 的捲積層降維(降低計算)

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學須靜也,才須學也,非學無以廣才,非志無以成學。
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