背景介绍 Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从优化参数个数出发, 以Residual Block技术为例, 简要演示Residual Block残差块对Neural Network模型复杂度的影响. 算法特征 ①. 对输入进行等维度变换; ②. 以加法连接前后变换扩大函数空间 算法推导 典型残差块结构如下, 即, 输入\(x\)之函数空间通过加法\(x + f(x)\)扩大. 可以…

图书管理系统数据库设计实验报告 文章目录 更新日志 1.概述 2.需求分析 2.1需要实现的功能 2.2业务流程图 2.2.1学生流程图 2.2.2管理员流程图 2.2.3超级管理员流程图 2.3功能需求分析 3.数据字典 4.概念模型 5.数据模型 6.建表代码与界面展示 6.1表创建: 6.2界面显示及服务端用到的查询代码: 6.2.1登录界面 6.2.2学生界面 6.2.3管理员界面 6.2.4超级管理员界面 6.2.5修改密码与密保 7.项目总结 7.1数据库设计 7.2程序客户端设计…

0.      本文贡献点 本文的主要贡献点是一个构造了一个结构,称为the inverted residual with linear bottleneck.该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反,而是先将输入的低维feature map扩增到高维,然后用depthwise convolution方式做卷积运算,然后再使用一个线性的卷积将其映射到低维空间中. Depthwise Separable Convolutions原理可以参考这篇文章. 1.      Inv…

1.主要创新 1)提出了一种新的layer module:the inverted residual with linear bottleneck, 2)short connect被置于bottleneck层之间,比置于expanded层之间可以取得更好的效果 3)采用线性bottleneck层(即不同ReLU函数),因为非线性会破坏低维空间信息 4)使用ReLU6作为非线性函数,因为它在低精度计算时具有鲁棒性 2.网络结构 1)传统Residual block 先用1x1降通道过ReLU,再3…

迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块.而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间. MobileNet V2是由谷歌在2018年初发布的一个视觉模型,在Keras中已经内置的并使用ImageNet完成了训练,可以直接拿来就用,这个我们在本系列第五篇中已经提过了.MobileNet V…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410574.html 论文: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 网址: https://arxiv.org/abs/1801.04381 代码: 官方的tensorflow代码: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobi…

MobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 背景 自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来,卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行,一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型,然而这样的模型在规模和速度…

参考目录: 目录 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把扩展问题用数学来描述 1.3 实验内容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基线模型 2 PyTorch实现 文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model sca…

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…