腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
CV学习史
专栏作者
举报
84
文章
90313
阅读量
19
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章
编程算法
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
c++
图像处理
卷积神经网络
ide
java
keras
python
linux
批量计算
网络安全
面向对象编程
tcp/ip
数据库
http
socket编程
tensorflow
go
bash
servlet
jsp
打包
unix
存储
缓存
数据结构
https
image
label
区块链
NLP 服务
ios
php
javascript
node.js
xml
css
html
makefile
云数据库 SQL Server
sql
api
matlab
spring
文件存储
访问管理
消息队列 CMQ 版
云推荐引擎
容器
爬虫
numpy
监督学习
决策树
模式识别
大数据
安全
数据分析
数据处理
kafka
csv
dicom
gaussian
graphviz
matplotlib
mean
orientation
outliers
patch
path
plot
position
solver
sum
svm
vr
模型
数据
数组
搜索文章
搜索
搜索
关闭
GoogLeNetv4 论文研读笔记
批量计算
向传统体系结构中引入残差连接使网络的性能变得更好,这提出了一个问题,即将Inception架构与残差连接结合起来是否能带来一些好处。在此,研究者通过实验表明使用残差连接显著地加速了Inception网络的训练。也有一些证据表明,相比没有残差连接的消耗相似的Inception网络,残差Inception网络在性能上具有微弱的优势。针对是否包含残差连接的Inception网络,本文同时提出了一些新的简化网络,同时进一步展示了适当的激活缩放如何使得很宽的残差Inception网络的训练更加稳定
范中豪
2019-09-10
637
0
GoogLeNetv2 论文研读笔记
神经网络
批量计算
当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂。这样就要求使用更小的学习率,参数初始化也需要更为谨慎的设置。并且由于非线性饱和(注:如sigmoid激活函数的非线性饱和问题),训练一个深度神经网络会非常困难。我们称这个现象为:internal covariate shift。同时利用归一化层输入解决这个问题。我们将归一化层输入作为神经网络的结构,并且对每一个小批量训练数据执行这一操作。Batch Normalization(BN) 能使用更高的学习率,并且不需要过多地注重参数初始化问题。BN 的过程与正则化相似,在某些情况下可以去除Dropout
范中豪
2019-09-10
694
0
Deep learning with Python 学习笔记(9)
编程算法
keras
批量计算
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动态地采取行动
范中豪
2019-09-10
590
0
NiftyNet开源平台的使用 -- 配置文件
批量计算
NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序,或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。
范中豪
2019-09-10
841
0
没有更多了
社区活动
腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天,分 10000 元奖品池!
立即发文
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档