1、ResNet v1（CVPR2016最佳论文）：（1）网络结构 ResNet的提出主要为了解决这个问题：当网络的层数增加时，网络训练时会出现梯度消散或者梯度爆炸的问题，导致网络无法收敛，这个问题已经被归一化的初始化和中间层的BN极大解决了。然而，虽然深层网络开始收敛了，又出现了另外一个问题，那就是网络性能衰退，即随着网络深度增加，准确率先饱和然后下降，而这个问题也不是
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2024-02-29 18:53:17
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导读本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难，并且在pytorch上实现了Highway Networks。一 、Highway Networks 与 Deep Networks 的关系深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果，在很多方面都已经取得了很好的效果，特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破，然而，伴随着深度的增加，
原创
2021-04-10 13:57:05
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1、Dockerfile中拷贝目录时，在Dockerfile所在目录下执行docker build时，不能拷贝父目录，若要使用父目录，可以cd到父目录，然后docker build时，把dockerfile所在的目录作为参数传递过去,如：docker build -t <image-name> -f <Dockerfile-Directory>/Dockerfile . 参
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2024-07-16 21:26:38
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介绍在ResNet之后（2016-2017年）出现的几个经典CNN网络WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet
前言在论文笔记：CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。
CIFAR和SVHN上，DenseNet-BC优
自定义ResNet神经网络-Tensorflow【cifar100分类数据集】import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 放在 import tensorflow as tf 之前才有效
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.ker
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2024-07-15 21:02:42
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#inclu
原创
2023-07-05 19:54:44
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1.ResNet论文地址：ResNet ResNet在PyTorch的官方代码中共有5种不同深度的结构分别为18、34、50、101、152，和论文的完全一致。如下图所示，下图是论文的截图。 根据Block类型，可以将这五种ResNet分为两类:一种是基于BasicBlock；另一种基于Bottleneck。1.1 Block前面的层 如下图所示， 上图红色框的层的具体结构如下图所示，这里只
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2024-04-28 16:02:21
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沐神：如果你在神经网络中要了解一个网络的话，一定就是要了解ResNet网络了。在这里首先要思考一个问题： 显然不一定，就如左图所示，我们的模型从F1这么小个训练到了F6这么大个，可能的最优解却变得更差了，这就是所谓的一条路走到黑。这里的计算涉及到泛函的知识，之前没接触过，感觉挺大一块，慢慢用到在学，现在先不学了。这里要区分一下过拟合和这个一条路走到黑（训练跑偏）的
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2024-05-19 11:03:53
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题目链接：http://icpc.moe/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5718第13届浙江省省赛的题目，题意是给我们一些边的距离与花费，让我们求出所
原创
2022-08-30 10:56:26
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Highway ProjectTime Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KBEdwar
原创
2022-11-09 19:05:46
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目录1.基本结构：BasicBlock和BottleNeck2.构建ResNet网络3.完整代码1.基本结构：BasicBlock和BottleNeck ResNet中最基本也是最重要的两个结构、：BasicBlock（左）和BottleNeck（右），这两个结构分别用在轻量级的（ResNet18，Res
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2024-04-22 11:29:14
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一、登陆策略1、 需求背景（【系统设置】-【系统选项】）需求：（1）接入端口可以自定义且支持HTTP 端口跳转到HTTPS端口（2）登录页面自持自定义背景、logo等（3）登录后支持统一跳转到OA系统，接 入SSL后不允许访问外网实现逻辑隔离（4）只允许用户在指定时间段访问SSL， 其他时间不允许访问（5）用户使用SSL VPN的行为能够审计下来保存180天满足合规要求。2、SSL接入选项1、SS
《ResNeSt:Split-AttentionNetworks》作者团队：亚马逊（张航和李沐等）&UCDavis代码（提供PyTorch和MXNet双版本）：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt论文：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf前言开头先致敬一下ResNet！Amusi于2020年4月17日在谷
原创
2021-01-29 22:56:49
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《ResNeSt: Split-Attention Networks》作者团队：亚马逊（张航和李沐等）&UC Davis代码（提供PyTorch和MXNet双版本）：https:...
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2022-09-22 15:56:20
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Highway ProjectTime Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KBEdward, the emperor of the Marjar Empire, wants to build some bidirectional highways s...
原创
2022-10-18 13:41:17
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论文标题：1.对ResNet的改进思想作者受到了如下几篇论文的启发：（1）Going deeper with convolutions.（2）Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift.（3）Rethinking the inception architec
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2024-05-27 23:12:02
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知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中。这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度，MEAL V2不需要修改网络结构，也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以使原始ResNet50的Top-1准确度提升至80%+，这是一个非常nice的
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2024-04-28 21:51:25
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为了解决两个问题： 1）退化问题（degradation problem） 2）梯度消失/爆炸什么是resnet？将网络学习目标改为学习残差函数，也就是目标值与预测值的差，通过一个跳跃连接可以解决梯度消失问题，这样就可以搭建更深的网络结构，得到更好的训练结果卷积输入和输出尺寸关系：模型退化神经网络层数越深，网络就能进行更加复杂的特征提取，理论上可以取得更好的结果，但是实验发现网络深度增加时，训练误
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2024-05-15 14:58:50
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题目大意：在平面上有n个点和一个值D，要求再长度为L的x轴上选出尽量少的点，使得对于给定的每个点，都有一个选出的点离它的欧几里德距离不超过D解题思路：算出每个点的区间范围。区间的重叠部分由几个区间构成就有几个点满足要求。#include<cstdio>#include<algorithm>#include<cmath>#define maxn 100010using namespace st
原创
2023-04-07 10:48:35
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#include
using namespace std;
double L,D;
int n;
const int maxn = 110000;
struct villages{
double l,r;
}vill[maxn];
bool cmp(const villages a,const villages b)
{
if(a.r == b.r) return a.l < b.
原创
2022-08-05 15:31:11
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