文章来源: https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/7786760.html Feature Extractor[Inception v4] 0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的…

0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception-resnet-v2结构相似的结果,从而认为何凯明等人认为的: "要想得到深度卷积网络必须使用残差结构" 这一…

网络结构解读之inception系列五:Inception V4 在残差逐渐当道时,google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性,并且给出了实验结构. 本文思想阐述不多,主要是三个结构的网络和实验性能对比. Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 论证残差和Inception结合对性能的影响(抛实验结果) 1.残差连接能加速Inception网…

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block and Transition layer 2.4 Growth rate 2.5 Bottleneck layers 2.6 Compression 2.7 Global Network Architecture 3. Experiments 4. Discussion…

In one embodiment, a network architecture comprises minimalistic connected objects (MCOs), distributed intelligence agents (DIAs), and central intelligence controllers (CICs). MCOs have limited intelligence sufficient to perform their respective desi…

目录 0. paper link 1. Overview 2. Four General Design Principles 3. Factorizing Convolutions with Large Filter Size 3.1 Factorization into smaller convolutions 3.2. Spatial Factorization into Asymmetric Convolutions 4. Utility of Auxiliary Classifiers…

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Inception网络 --Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[J]. 2014:1-9. 2.5网络中的网络与1*1卷积 Network in Network 在架构内容设计方面,一个比较有帮助的想法是使用\(1*1\)的卷积.输入一张\(6*6*1\)的单通道图片,使用一个\(1*1*1\)的小卷积核.结果相当于把原有…

文章来源 论文:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解: Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进,主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作. 要介绍Xception的话,需要先从Inceptio…

文章地址: https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/71667916 论文:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码:https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文,介绍了ResNe…