EfficientNet与vgg参数量对比

比较 VGG, resnet和inception的图像分类效果

简介 VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构. VGG采用了3*3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[4]的代码替换[1]中的model,改了改通道,测 VGG 和 inception. GPU是gtx1050,主板开始是 x79,后来坏了,换成 x470,GPU占比提高很多. CPU占比始终100%

以小25倍参数量媲美GPT-3的检索增强自回归语言模型：RETRO

NLP论文解读原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉导读说明: 一个具有良好性能的语言模型,一定量的数据样本必不可少.现有的各种语言模型中,例如GPT3具有1750亿的参数量,前不久发布的源1.0单体模型参数量达2457亿,DeepMind团队一起新发布的语言模型Gopher[1]也具有2800亿参数量,更有巨无霸模型MT-NLP参数量高达5300亿(如图2所示)! 为了获得更高的性能,同时增加了如此庞大的数据量,从最初的万级,到达现在的千亿级,这种方式虽有效,但是

深度学习之（经典）卷积层计算量以及参数量总结（考虑有无bias，乘加情况）

目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

cFSMN和FSMN参数规模对比分析

1. FSMN参数规模分析 (1)分析前提: 假设隐藏层单元规模都为n 只分析前向t个时刻的结构,即暂时不考虑双向的结构只分析向量系数编码,即vFSMN,暂时不考虑sFSMN (2)结构图回顾: (3)公式回顾: \[ \vec{\tilde{h}_t^l} = \sum_{i=0}^{N}\vec{a_i^l}\odot\vec{h_{t-i}^l},in...vFSMN \] \[ A^l =\{ \vec{a_0^l},\vec{a_1^l},.

VGG 参数分析转

上面放了一个keras用vgg16训练测试的例子,我也试过用vgg16训练然后测试自己的例子,效果一般,这里我们来分析一下vgg16的网络结果 keras代码如下 def VGG_16(weights_path=None): model = Sequential() model.add(ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224)))#卷积输入层,指定了输入图像的大小 model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activatio

js函数定义参数个数和实际传入参数的对比

因为js是一种弱类型的编程语言,对数据类型的要求没有其他编程语言的要求严格,所以在定义函数的时候不需要像java和C#一样对其传入参数的类型进行定义.那么传入参数的个数有没有影响呢?今天小猪就做了个实验. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 <html> <head> <

Express ~ 获取表单 get 和 post 提交方式传送参数的对比

一,获取 get 提交的参数 var id = req.query.id || '' 二,获取 post 提交的参数 var name = req.body.name || ''

IMAQ Flatten Image to String VI的参数设置对比

无压缩 jpeg压缩无损二元包装仅JPEG压缩时有效平化类型(指定字符串中存储什么类型的数据) None JPEG PACKED BINARY Quality Image Image and version information reference to image 字节长度 1 750 1 127549 1 750 1 33647 1 750 1 33647 1 750 1 69 1 400 1 195

【MobileNet-V1】-2017-CVPR-MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications-论文阅读

2017-CVPR-MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications Andrew Howard.Hartwig Adam(Google) GitHub: 1.4k stars Citation:4203 Introduction 本文介绍了一种新的网络结构,MobileNet(V1),网络结构上与VGG类似,都属于流线型架构,但使用了新的卷积层--深度可分离卷积(depthwise

tensorflow学习框架(炼数成金网络版学习记录)

chapter1 #变量 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个假发op add = tf.add(x,sub) #初始化所有变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: #变量初始化操作 sess.run(init) pri

ResNeXt——与 ResNet 相比，相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

深度学习笔记（十一）网络 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

AI：IPPR的数学表示-CNN结构/参数分析

前言:CNN迎接多类的挑战特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,

VGG(2014)，3x3卷积的胜利

目录写在前面网络结构 multi-scale training and testing 其他有意思的点参考博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 VGG(2014)网络出自paper<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>,为ILSVRC2014 localization冠军和classification亚军方法(冠军为GoogLeNet),首次提交arX

基础网络之EfficientNet

摘要: 一般情况下,我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络,如果资源升级,可以将模型结构放大以获取更好精度.我们系统地研究模型缩放并验证网络深度,宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现.基于此思路,提出了一种新的缩放方法:利用复合系数来统一缩放模型的所有维度,达到精度最高效率最高.复合系数有:w卷积核大小,d神经网络深度,r分辨率大小.在之前的MobileNet和ResNet上已展示了这种缩放方法的高效性. 使用神经架构搜索设计了一个主干网络,并且将模型放大获取一系列模型,我们称

经典卷积神经网络算法(3)：VGG

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

数据库表结构对比同步mysqldiff

开发服务器的数据库表结构进行了修改,或者修改过多,为了与线上的数据库结构同步,可以使用mysqldiff工具对线上数据库打补丁. mysqldiff Windows下载地址:http://dev.mysql.com/doc/index-utils-fabric.html, linux安装自行包管理器脑补. 相关语法示例 #直接全量对比并产生SQL文件 mysqldiff --difftype=sql --show-reverse --server1=root:pwd@mysql_server_a

hadoop作业调优参数整理及原理(转)

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

hadoop作业调优参数整理及原理【转】

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

VGG

2019-04-08 13:30:58 VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet.但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet.而且,从图像中提取CNN特征,VGG模型是首选算法.它的缺点在于,参数量有140M之多,需要更大的存储空间.但是这个模型很有研究价值. 模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group,该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group,该Gro

VGG——Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1. 摘要在使用非常小(3×3)的卷积核情况下,作者对逐渐增加网络的深度进行了全面的评估,通过设置网络层数达 16-19 层,最终效果取得了显著提升. 2. 介绍近来,卷积神经网络在大规模图像识别领域取得了巨大的成功,这一方面归功于大规模公开数据的出现,另一方面则是计算能力的提升.在 AlexNet 的基础上大家进行了很多的尝试来进行改进,一条线是在卷积层利用更小的感知窗口和更小的步长,另一条线则是在整张图片上进行训练然后测试的时候采用多尺度.在本文中,作者则集中于卷积神经网络的另一个方面-

EfficientNet与vgg参数量对比

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