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CNN模型-ResNet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet、EfficientNet
kernel
机器学习
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深度学习
人工智能
下图为我们了展示了2018前常用CNN模型大小与Accuracy的比较,网络上不乏介绍CNN演进的文章[LeNet/AlexNet/Vgg/ Inception/ResNet],写的也都很好,今天我们为各位读者介绍几个最新的CNN模型,如何搭建以及他们的优势在哪里。
YoungTimes
2022-04-28
2.2K
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深度学习中的反卷积(Transposed Convolution)
linux
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kernel
机器学习
神经网络
反卷积(Transposed Convolution)是一种图像上采样(UpSample)的方法,在DCGAN中用它来将随机采样的值转换为一张完整的图像。
YoungTimes
2022-04-28
1.9K
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机器学习-Mean Shift聚类算法
kernel
编程算法
Mean Shift算法建立在核密度估计(kernel density estimation,KDE)的基础之上,它假设数据点集是从Probability Distribution中采样获取的,Kernel Density Estimation是从数据点集估计Probability Distribution的非参数估计方法。
YoungTimes
2022-04-28
572
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