目录1.最开始的resblock2.resblock 进化2.1为什么新的block可以work？2.2 简单的推导2.3 identify的重要性2.4 BN/ReLU的顺序？2.5 常用的特征提取模块3 ResNeXt的出现3.1 引入cardinality（基数）3.2 bottleneck/basicblock的改进3.3 改进后的提升4.之后的Dense-net 最开始，kai
ResNet与残差块深度卷积网络的瓶颈： 理论上，增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时可以取得更好的结果。但VGG、GoogLeNet等网络单纯增加层数遇到了一些瓶颈：简单增加卷积层，训练误差不但没有降低，反而越来越高。在CIFAR-10、ImageNet等数据集上，单纯叠加3×3卷积，何恺明等[1]人发现，训练和测试误差都变大了。这主要是因为深层网络存在着梯度消
Resnet 不同种类及介绍Background单层前馈神经网络足够完成任何功能， 但该层会非常冗余， 易过拟合所以 需要更深的网络从AlexNet之后，CNN 结构变得越来越深 （AlexNet 5层卷积层 VGG network 19层 GoogleNet 22层）但网络深度并不是简单的堆叠层数，会出现梯度消失的问题，退化问题（梯度是反向传播的，重复叠加会使得梯度无穷小）##介绍ResNet核
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2024-03-14 07:17:29
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lecture 9：Residual Network （ResNet）目录 lecture 9：Residual Network （ResNet）目录1、残差网络基础1.1 VGG19、ResNet34结构图1.2 ResNet残差块1.3 梯度弥散和网络退化1.4 残差块变体1.5 ResNet模型变体1.6 Residual Network补充1.7 1*1卷积核2、ResNet（何凯明PPT
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2024-06-09 07:19:25
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介绍Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。
我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test datas
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2024-03-06 00:51:00
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文章目录前言一、卷积的相关计算公式（复习）二、残差块ResidualBlock复现（pytorch）三、残差网络ResNet18复现（pytorch）四、直接调用方法五、具体实践(ResNet进行猫狗分类）六.可能报错6.1.TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 4 were given 前言这两天为了搞硕士论文课题的创新点
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2024-08-20 17:46:06
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卷积输出计算以及卷积核参数计算 计算量 = ，，即输入通道数、输出通道数、卷积核长、宽、输出特征图的长、宽的乘积； 参数数量 = 1 x 1 卷积的作用 参考：1 x 1 卷积的作用 当1
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2024-09-24 19:17:24
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笔记本设置WIfi热点首先确认你的无线网卡可以使用。在开始菜单中依次找到“所有程序”--“附件”--“命令提示符”，右键“以管理员身份运行”。如下图所示：在“命令提示符”里输入“netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=Test key=0123456789”，回车，系统会自动虚拟出一个wifi热点，如下图所示：此时，打开网络和共享中心，点击左侧的“
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2024-04-12 06:44:05
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介绍
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ResNet(Residual Neural Network)由微软亚洲研究院的Kaiming He等4名华人提出，通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络，在ILLSVRC 2015比赛中获得了冠军，取得了3.57%的top-5错
原创
2022-04-19 10:50:57
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今天在实验的机子的oracle上的一张表中批量插入5000000条记录，在插入过程中途发生了表空间不够的情况，导致插入终止，在表空间上添加一个数据文件，对表中的数据进行查询，发生如下的错误：
SQL> select count(*) from book;
select count(*) from book
ORA-01578: ORACLE data b
原创
2010-09-13 11:05:11
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ResNet-B/C/DResNet-B：将残差分支的下采样移到后面的3×3卷积里，避免了信息的大量流失。因为原始1×1卷积既要降维又要降尺寸，信息流失比较严重，因此做一个解耦。ResNet-C：将输入部分的7×7卷积核替换为3个3×3卷积核，显著降低参数量和计算量。ResNet-D：在ResNet-B的基础上，做了一个解耦，将identity部分的下采样交给avg pool去做，避免出现1×1卷
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2024-02-29 11:13:57
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为了应对中、小规模的数据缓存问题，FPGA生产厂商相继为自己的FPGA芯片中引入了硬件的存储核，我们称之为BLOCK RAM。
原创
2021-08-20 11:06:52
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Resnet相关文章整理1、Keras大法（9）——实现ResNet-34模型https://blog.csdn.net/weixin_42499236/article/details/87919919（1）模型结构 （2）模型代码 （3）总 结2、tensorflow手动复现论文中的Resnet34结构（不借助keras和slim模块）https://blog.csdn.net/Exploer_TRY/article/details/893083293、ResNet在分别在.
原创
2021-07-12 11:44:58
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为了应对中、小规模的数据缓存问题，FPGA生产厂商相继为自己的FPGA芯片中引入了硬件的存储核，我们称之为BLOCK RAM。
原创
2022-04-12 14:23:59
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ResNet_Tensorflow2实现ResNet引入在VGG-19中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。网络层数越高包含的函数空间也就越大，理论上网络的加深会让模型更有可能找到合适的函数。但实际上，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生根据实验表明，
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2024-04-03 15:02:35
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一.一个对象没有被引用，那么在函数块完成时就会被dealloc，这种情况因为对象销毁了，block块也永远不会执行。MyNetworkOperation *op = [[MyNetworkOperation alloc] init]; [op addCompletionHandler:^(MyNetworkOperation *completedOperation) { com
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2016-12-09 11:51:00
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CBAM: Convolutional Block Attention Module 文章目录CBAM: Convolutional Block Attention Module参考个人理解Channel AttentionSpatial Attention如何融入ResBlock中？效果如何？实现 参考【注意力机制】CBAM详解CBAM–卷积层中的注意力模块attention-module个人理
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2024-08-06 11:25:46
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block和GCD是ios高级程序员面试必问的问题，本篇先介绍下block 第一部分：概述 Block是一个C级别的语法以及运行时的一个特性，和标准C中的函数（函数指针）类似，但是其运行需要编译器和运行时支持，从ios4.0开始就很好的支持Block，个人感觉使用block最大的便利就是简化的回调过程，以前使用uiview的动画，进程要控制动画结束后进行相应的处理，
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2024-08-28 08:08:01
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本系列博文总结自《Pro Multithreading and Memory Management for iOS and OS X with ARC》 如果您觉得我的博客对您有帮助，请通过关注我的新浪微博 MicroCai 支持我，谢谢！ block 顾名思义就是代码块，将同一逻辑的代码放在一个块，使代码更简洁紧凑，易于阅读，而且它比函数使用更方便，代码更美观，
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2023-08-01 11:33:49
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