众所周知,代码安全是Android开发工作中的一大核心要素. 11月3日,安卓巴士全球开发者论坛线下系列沙龙第七站在成都顺利举办.作为中国领先的安卓开发者社区,安卓巴士近年来一直致力于在全国各大城市举办线下技术大会,为Android开发者提供最为全面深入的安全技术解读. 网易云易盾移动安全专家尹彬彬指出,安全开发能有效降低开发者维护成本 网易云易盾移动安全专家尹彬彬也受邀参加了此次会议,并做<如何提升Android代码的安全性>主题演讲.针对Android开发者,他分享了在App开发周期的各个…

一.文献解读 我们知道GAN 在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,今天要介绍的这篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,它 发表于 ECCV 2018 的 Workshops,作者在 SRGAN 的基础上进行了改进,包括改进网络的结构.判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络. 超分辨率生成对抗网络(SRGAN)是一项开创性的工作,能够在单一图像超分辨率中生成逼…

Darknet_Yolov3模型搭建 YOLO(You only look once)是目前流行的目标检测模型之一,目前最新已经发展到V3版本了,在业界的应用也很广泛.YOLO的特点就是"快",但由于YOLO对每个网格只预测一个物体,就容易造成漏检,对物体的尺度相对比较敏感,对于尺度变化较大的物体泛化能力较差.YOLO的基本原理是:首先对输入图像划分成7x7的网格,对每个网格预测2个边框,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后再使用边框合并的方式去除冗余窗口,得出检测结果,如下图…

在深度学习中,使用归一化层成为了很多网络的标配.最近,研究了不同的归一化层,如BN,GN和FRN.接下来,介绍一下这三种归一化算法. BN层 BN层是由谷歌提出的,其相关论文为<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,即Inception v2的主要思想.大家也可以看回我以前的博客,关于这个BN层的介绍. BN层的提出,主要解决的一个问题是Inte…

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

0. 背景 何凯明大神等人在提出了ResNet网络结构之后,对其做了进一步的分析工作,详细的分析了ResNet 构建块能起作用的本质所在.并通过一系列的实验来验证恒等映射的重要性,并由此提出了新的构建块模型使得网络能够更容易训练和更好的泛化性能(比如不同于ResNet v1中对cifar-10的学习率的谨慎,这里更加放开了). 图0.1 v1中的残差构建块和v2中建议的残差构建块 如图0.1所示,在ResNet v1中,构建块是通过将之前层的\(x\)连接到后面跳过至少2层的输出,然后将和放入激…

摘要 越深层次的神经网络越难以训练.我们提供了一个残差学习框架,以减轻对网络的训练,这些网络的深度比以前的要大得多.我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x,学习残差函数,来代替没有参考的学习函数. 我们提供了综合的经验证据,表明残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确性.在ImageNet数据集上,我们对剩余的网进行评估,其深度为152层,比VGG网41层更深,但仍可以保证有较低的复杂度.结合这些残差网络在ImageNet测试集上获得了3.57%的误差,这一结果在ILSVRC…

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

0. 背景 众所周知,深度学习,要的就是深度,VGG主要的工作贡献就是基于小卷积核的基础上,去探寻网络深度对结果的影响.而何恺明大神等人发现,不是随着网络深度增加,效果就好的,他们发现了一个违背直觉的现象. 图0.1 不同层数的传统网络下的结果表现 最开始,我们认为随着深度的增加,网络效果不好,那是因为存在着梯度消失和梯度爆炸的原因.不过随着大家的努力,这些问题可以通过归一化初始化(即用特定的初始化算法)和归一化层(Batch Normailzation)来极大的缓解. 可是,我们仍然能够发现随…

原文地址: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep N…