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《Dual Path Networks》 一篇讲如何设计网络结构的文章，大体上整合了ResNet和 DenseNet的优点： - ResNet： 侧重于特征的再利用(因为整合特征采用的是加和操作) - DenseNet: 侧重于新特征的发掘(因为整合特征采用的是拼接操作) DPN是一种结合了ResN 阅读全文
posted @ 2017-10-19 16:33
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转载http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本，目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构。 GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Archite 阅读全文
posted @ 2017-10-19 16:15
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通常我们说5*5的卷积核，其实都忽略了卷积核的第三个通道，该通道是和输入的feature_map的第3个维度有关的。比如我们data层输入了一张224*224*3的图片，然后我们第一个卷积层里面参数是kernel_size =5,output=96.那么我们卷积部分的参数应该是5*5*3*96,意思 阅读全文
posted @ 2017-10-19 16:04
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转载http://blog.csdn.net/shuzfan/article/category/7072956 深度学习的兴起，使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题。这里主要记录自己的GPU自学历程。 目录 《GPU编程自学1 —— 引言》 《GPU编程自学2 —— CUDA环境 阅读全文
posted @ 2017-10-19 15:47
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“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。 为 阅读全文
posted @ 2017-10-19 14:45
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