Contents1 Introduction2 Related Work3 Proposed Methods3.1 Network Architecture3.2 Relativistic Discriminator3.3 Perceptual Loss3.4 Network Interpolation4 Experiments4.1 Training Details4.2 Qualitativ
背景该篇主要介绍Inception系列，主要包含Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4、Inception-Resnet。Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题，其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加，而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境
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2024-04-15 14:52:07
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随着人工智能时代的来临，Python开始崭露头角，得到了企业的广泛应用，Python人才也成为企业高薪聘用的对象。有很多人好奇Python为什么这么火?被看做人工智能时代最佳的编程语言Python究竟有哪些优势?下面且看小编的分析。Python为什么这么火?这依赖于它独特的优势。一、入门简单、语法简洁Python 语言相对于其他编程语言来说，属于比较容易学习的一门编程语言，它注重的是如何解决问题而
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2023-08-12 22:26:39
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优势（1）实现同样的功能，python代码更少 （2）拥有大量Web框架，如Django、Tornado、Flask等等 （3）大量的数据分析库作支撑，如numpy、pandas、matplotlib、IPython和Jupyter、SciPy、scikit-learn、statsmodels等等 （4）它能够轻松地集成C、C++以及Fortran代码 （5）Python社区有形形色色充满激情的人
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2023-09-25 09:05:50
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仅是个人笔记，代码学习资源来源B站博主霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_bilibili一、理论知识1. 深之前的网络没有很深是因为多级连乘会梯度消失或梯度爆炸，后面层的反馈对前面层无作用使用BN 和 relu  
目前我在互联网公司里干了1年多，接触了多位技术和业务的架构师，由于我正在升级到架构师，所以能直观地感受到高级开发和架构的差距，而且，对于高级开发如何升级到架构师，本人目前更有切身体会。
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2021-07-09 14:16:00
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目前我在互联网公司里干了1年多，接触了多位技术和业务的架构师，由于我正在升级到架构师，所以能直观地感受到高级开发和架构的差距，而且，对于高级开发如何升级到架构师，本人目前更有切身体会。本...
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2021-07-21 11:33:22
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点击蓝色字体“肉眼品世界”，设置为星标深度价值体系传递目前我在互联网公司里干了1年多，接触了多位技术和业务的架构师，由于我正在升级到架构师，所以能直观地感受到高级开发和架构的差距，而且，...
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2021-06-17 14:43:45
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（一）引言我的第一份工作用的技术架构比较老，在写Api接口的时候都是自己手动写一个接口文档。但是一旦接口多了，这些文档就很难管理。我现在的工作在应用层面使用了SpringBoot，项目中也大量用到了Swagger2。我个人感觉Swagger的厉害之处在于极少的配置和几个注解就可以生成一份完善的技术文档，将维护文档和修改代码整合为一体，节省了大量时间。（二）Swagger与SpringBoot的整合
原创
2021-05-05 09:36:06
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文章目录ResNetAbstract1. Introduction在深度重要性的驱动下，出现了一个问题：学习更好的网络是否和堆叠更多层一样容易？更深网络的退化问题更深的层，使用添加的层是恒等映射引入深度残差学习框架快捷连接效果好2. Related Work残差表示Shortcut Connections3. Deep Residual Learning3.1. Residual Learnin
1. 为什么要进行实例探究？（Why look at case studies）上周我们讲了CNN的基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层等。事实上，过去几年计算机视觉中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。对于我们来说，通过研究别人构建的有效组件案例是个不错的办法。实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务，也就是说，如果有人已经训练或者
超过1100亿美元的市值，占据美国电商零售5.9%的市场份额—
原创
2022-06-13 05:51:58
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf预训练模型及代码地址：https://github.com/zihangdai/xlnet论文原理：（张俊林老师--讲的比较透彻） XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70257427摘要作者表示，BERT 这样基于去噪
原创
2021-05-30 23:43:32
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3月14日，万众期待的GPT-4终于发布啦！千呼万唤始出来！GPT4是迄今为止最强大的模型GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是由OpenAI创建的多模态大型语言模型，是GPT系列的一员。官方说明，GPT-4将通过 API 和 ChatGPT Plus 向用户提供服务。OpenAI 在宣布 GPT-4 的博客文章中写道，“GPT-4 比 GPT-3
原创
2023-04-21 13:22:05
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注意力机制主要运用在自然语言理解当中，但是随着深度学习的发展，注意力机制也引进了计算机视觉当中，本文是将计算机视觉中的注意力机制进行了进一步的总结与提炼，将之前的注意力机制提炼为了注意力模块，并将多个这样的注意力模块有机组合在一起，从而网络深度越深，所获得的效果越好，这一个网络架构就叫做残差注意力网络，并在Imagenet上取得了不错的提升。本文主要创新点：使用了stacked network s
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2024-04-21 19:02:44
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文章目录介绍MobileNet V2 的创新1、Inverted Residual Block2、Linear BottleneckMobileNet V2 网络结构实验结果代码实现1、构建卷积模块2、构建 Inverted Residual Block3、MovblieNet V2 网络4、查看 MovblieNet V2 网络结构 介绍MobileNet V2 是对 MobileNet V1
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2024-10-09 17:57:15
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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