Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来/ 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions:xception这种是分开做的. 它最初的想法是从Incetpion来的,总体思想是把corss-channel correlations和spatial correlations充分解耦合: 将Inceptio

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解决的问题: 由于梯度消失,深层网络很难训练.因为梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小.结果就是,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至迅速下降. 核心思想: 引入一个恒等快捷键(也称之为跳跃连接线),直接跳过一个或者多个层.如图一 图一 当有这条跳跃连接线时,网络层次很深导致梯度消失时,f(x)=0,y=g(x)=relu(x)=x 1. 在网络上堆叠这样的结构,就算梯度消失,我什么也学不到,我至少把原来的样子恒等映射了过去,相当于在浅层网络上堆叠了"复制层",这样至少

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CDN技术详解 一本好的入门书是带你进入陌生领域的明灯,<CDN技术详解>绝对是带你进入CDN行业的那盏最亮的明灯.因此,虽然只是纯粹的重点抄录,我也要把<CDN技术详解>的精华放上网.公诸同好. 第一章    引言    “第一公里”是指万维网流量向用户传送的第一个出口,是网站服务器接入互联网的链路所能提供的带宽.这个带宽决定了一个 网站能为用户提供的访问速度和并发访问量.如果业务繁忙,用户的访问数越多,拥塞越严重,网站会在最需要向用户提供服务时失去用户.(还有“中间一公里” 和

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原文来自http://note.youdao.com/share/web/file.html?id=236896997b6ffbaa8e0d92eacd13abbf&type=note 我怕链接会失效,故转载此篇文章 由于Linux目前很热门,越来越多的人在学习linux,但是买一台服务放家里来学习,实在是很浪费.那么如何解决这个问题?虚拟机软件是很好的选择,常用的虚拟机软件有vmware workstations和virtual box等.在使用虚拟机软件的时候,很多初学者都会遇到很多问题,而

1.为什么需要VLAN 1.1 什么是VLAN? VLAN(Virtual LAN),翻译成中文是“虚拟局域网”.LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络,也可以是数以百计的计算机构成的企业网络.VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域. 在此让我们先复习一下广播域的概念.广播域,指的是广播帧(目标MAC地址全部为1)所能传递到的范围,亦即能够直接通信的范围.严格地说,并不仅仅是广播帧,多播帧(Multicast Frame)和目标不明的单播帧(Unknown Unicas

简介: neutron是openstack核心项目之一,提供云计算环境下的虚拟网络功能 OpenStack网络(neutron)管理OpenStack环境中所有虚拟网络基础设施(VNI),物理网络基础设施(PNI)的接入层. 网络结构: Neutron网络结构图,管理员创建和管理Neutron外部网络,是租户虚拟机与互联网信息交互的桥梁.更具体的,外部网络会分出一个子网,它是一组在互联网上可寻址的IP地址.一般情况下,外部网络只有一个(neutron是支持多个外部网络的),且由管理员创建.租户虚

SDN 网络系统之 Mininet 与 API 详解 Mininet 是轻量级的软件定义网络系统平台,同时提供了对 OpenFlow 协议的支持.本文主要介绍了 Mininet 的相关概念与特性,并列举的 Mininet 自定义网络及参数网络拓扑示例,以及相关重要执行文件的分析,帮助用户更好的理解与使用 Mininet 技术 SDN 与 Mininet 概述 SDN 全名为(Software Defined Network)即软件定义网络,是现互联网中一种新型的网络创新架构,其核心技术 Open

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CDP,LLDP,STP知识详解 (1) CDP CDP(Cisco Discovery Protoco:Cisco发现协议)是Cisco专有的用来发现邻接点的协议 ,所有的Cisco产品都支持CDP.CDP只显示直接相连的邻居信息,如果中间隔了一个其他设备,也就是跨设备的话,CDP是不能发现的,所以CDP的目的是获取直接相邻设备的信息.CDP非常有助于验证一台路由器是否连在它邻居的适当端口. 要运行CDP协议,物理介质必须支持SNAP协议(SubNetwork Access Protocol:

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. R-CNN的全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法.后面要讲到的Fast

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