论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846   介绍 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard  Menglong Zhu  Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上…

论文标题:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者:Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861…

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015  这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了,第一篇是 DQN.好紧张!好兴奋! 本文可谓是在世界上赚够了吸引力! 围棋游戏被看做是 AI 领域最有挑战的经典游戏,由于其无穷的搜索空间 和 评价位置和移动的困难.本文提出了一种新的方法给计算机来玩围棋游戏,即:利用 "value network" 来评价广泛的位置 和 “p…

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNet由Google提出的一种新的卷积计算方法,旨在加速卷积计算过程. 为了减小网络模型大小,提出了两种比较暴力的裁剪方法. (1) 直接对channel进行裁剪,这种随机砍掉一些channel,也太暴力了吧,砍多了效果肯定不好,想想都知道. (2) 减少输入图像的分辨率,也就是减小输入的尺寸大小. 我们还是关…

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了,懒:)   Summary: 总的来说,MobileNet相对于标准卷积过程有以下几点不同: 1) 将标准的卷积操作分为两步:depthwise convolution和pointwise convolution.即…

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模…

Lesson 2 Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第二门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 训练,验证,测试集 (Train / Dev / Test sets) 在机器学习发展的小数据量时代,常见做法是将所有数据三七分,就是人们常说的 70% 训练集,30% 测试集.如果明确设…

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications Intro MobileNet 我已经使用过tensorflow的api在实际场景中取得了很实时的识别效果,其论文的贡献是利用depth-wise卷积和point-wise卷积对一般的卷积核进行优化,使得网络模型的卷积计算量大大减小.这一贡献使得Mobile-Net能够在移动设备上顺利运行,并且取得不错的速度和精度. Depthwi…