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开心的学习之路

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[翻译]Learning Deep Features for Discriminative Localization

卷积神经网络

摘要在这项工作中，我们重新审视了《 Network in network》中提出的全局平均池化层（global average pooling），并阐明了它是如何通过图片标签就能让卷积神经网络具有卓越的定位能力。虽然这项技术以前被当做正则化训练的一种方法，但是我们发现它实际构建了一种通用的适用于各种任务的能定位的深度表示。尽管global average pooling很简单，我们仍然能够在2014年的ILSVRC物体定位比赛中得到37.1%的top-5错误率，与CNN的34.2%top-5错误率非常接近。我们证明了我们的网络能在各种任务中区分图像区域进行定位，尽管没有经过（定位）训练。

刘开心_1266679

2019-02-14

6590

[翻译]VGGNET分类任务——VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

卷积神经网络

VGGNet于2014年提出，在文献VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 中有详细介绍。

刘开心_1266679

2019-02-14

6950

神经网络体系搭建（三）——卷积神经网络

神经网络卷积神经网络 kernel

本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 卷积神经网络（CNN） CNN是什么卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。为什么会有CNN 像

刘开心_1266679

2018-04-17

1.3K0

神经网络体系搭建（序）

神经网络编程算法深度学习卷积神经网络

神经网络这个概念并不陌生，但是从接触到现在这一个月的时间里，云里雾里，始终无法建立起完整的体系，能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题，并进行有针对性的优化。于是决定整理近日所学，尝试搭建一个完整的知识体系。体系的搭建想从一系列问题入手，也是我学到此刻急需彻底理清的一些问题，将陆续更新并附上链接。神经网络是什么？解决问题的步骤（算法）是什么？梯度下降用在神经网络的哪一步？损失函数是干什么用的？神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？上述四问题在神经网络体系搭建（一）中解决多层感知器是什么

刘开心_1266679

2018-04-17

6340

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