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【模型解读】“全连接”的卷积网络,有什么

2为什么会设计densenet? 大家如果对resnet理解不够深的话,可以回过头去读我们的上一期对resnet的解读。残差连接的必要性和有效性,在那篇文章中做了很详细的解读。...神经网络越深,网络的能力越强,就越有可能过度学习数据集,导致过拟合。大家应该还记得,作为第一个深层网络Alexnet网络,它提出了重要的策略dropout,对于提高模型的泛化能力非常有效。...毕竟网络设计的通用思想是网络越深宽度更宽,这里做dense连接对于减小计算量更有意义。 3简单思考 人类对深度学习模型只有三个要求,运行速度快,网络模型小,性能。...既要没用的网络层减少,又要有用的网络层不能太灵敏,那就只有一条路可以走了。充分压榨已有的网络层的性能,让他们充分交流。...网络发展到现在,早已经不是Lenet,Alexnet,Vggnet这样简单的网络加深的路线,网络各层之间信息的融合,在图像分割(FCN),目标检测(FPN)等任务中都至关重要,看看下面的网络图就知道。

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什么是「产品」?

其中一个问题,就是:什么是「产品」? 在这一年多的时间里,看到了很多朋友从不同的角度阐述了自己的观点,很多内容让我受益匪浅。作为这个问题的提出者,我现在尝试从自己的角度阐述一下。...首先,总的来说,这不是一个「」问题。因为太过于宽泛,如果本着「寻求答案」的目的,往往不会有什么太好的结果。但是我的目的并不是寻求答案,而是想看看大家的思维方式。...基于此,我也思考了很久,究竟什么才算是「产品」?脑袋里出现了很多维度,我在等待它们慢慢的类聚在一起。...所以不论什么手段,满足「需求」才是关键 2、黏性 产品是不是一定要有「黏性」,或者是不是黏性一定很强?其实不一定。还是要看这个产品的具体使用场景。...在我口渴的时候,我能够得到一瓶水,喝起来没什么惊喜,就是水。但它依然是产品。 4、差异化 产品是否一定跟其他竞品「不同」,我觉得不一定。

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什么代码

什么代码 你如何定义的代码?本文通过咨询65个开发人员同一个问题从而得出了一个伪科学的答案。 首先我们相信写好代码是非常重要的。为什么呢?首先,代码比差代码更有趣,成本更低。...其次,代码,就意味着你正在构建的产品有可能会更好。第三,也是非常关键的一点,写出好的代码是我们的职责:毕竟,我们的工作就是写代码。...当然,目前最常见的答案是,代码必须可读(78.46%),几乎10分之8的开发人员认为,的代码应该易于阅读和理解。...然后是可测试的/测试过的(29.23%),这说明的代码应当是经过自动化测试的(或至少是有可能执行测试的)。...所以我们很惊讶为什么并不是每一个开发人员的答案中都囊括这一条。 可测试/已测试过的:测试的重要性在这里我就不多说了,相信大家已经听到过不知道几百遍了。

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VLAN是什么,一个网络什么要划分VLAN呢?

(后续大部分课程会以这个架构进行讲解知识点,另外整体的架构等知识点学完以后,会在案例部分进行整个框架解析,为什么要这样来组网) 很显然,像这样结构的网络划分,租用办公对的用户希望是自己属于一个独立的的区域...,跟其他区域隔离开来,IT管理员给他们划分了多个网段,每个办公区域一个独立的网段,想用网段进行隔离,我们来看看这样的网络什么样的问题。...有没有发现什么严重的问题!...是不是整个网络都被无用的流量给占用了。...所以呢,一个网络什么要划分VLAN就是这个原因。 留一个小疑问 从VLAN隔离的角度,如果直接在核心上面划分VLAN是不是更加方便快捷,只需要配置一台设备即可,这样做有什么坏处吗?

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Unet神经网络什么会在医学图像分割表现

问题:Unet神经网络什么会在医学图像分割表现? https://www.zhihu.com/question/269914775 Unet网络在被提出后,就大范围地用于医学图像的分割。...其能在医学图像展现优秀的性能和它本身网络结构存在怎样的一种联系?...其次我们聊聊【医疗影像】,医疗影像有什么样的特点呢(尤其是相对于自然影像而言)? 1.图像语义较为简单、结构较为固定。...同时对于网络给出的分类和分割等结果,医生还想知道为什么,所以一些神经网络可解释性的trick就有用处了,比较常用的就是画activation map。看网络的哪些区域被激活了,如下图。 ?...前面有提到,UNet成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline,也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。那UNet还有什么不足呢?欢迎大家关注我的项目UNet-family,寻找答案。

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腾讯云基础网络和私有网络那个

腾讯云基础网络和私有网络什么区别?最近小编在腾讯云论坛上发现有用户讨论基础网络和私有网络的区别之处,所以小编就整理了他们之间的区别给大家分享,希望能够帮助到一些用户。    ...腾讯云基础网络和私有网络什么区别?但从用户关联上讲,基础网络是IPI唯一、不可变化、不可预测。...而私有网络是IP VPC内唯一、可变化、可自定义,展示结果如下图所示:     腾讯云基础网络和私有网络什么区别?...我们从功能上来区分,主要有以下几点:     用户关联:基础网络多用户公用,私有网络用户私有;     网络划分:基础网络不可划分,私有网络用户自定义;     IP规则:基础网络内唯一,私有网络VPC...私有网络允许用户自定义自己的网络空间,并控制用户的网络流量方向,用户也可以利用私有网络网络ACL、安全防火墙为云主机提供细致的访问控制。以上内容就是小编为大家介绍的基础网络和私有网络之间的区别。

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什么他们做的

”但是,苏格拉底说:“我一点儿都不比别人聪明,我其实什么都不知道,但有一点,我唯一知道的是我不知道,而所有其他的人都认为自己知道。...还有现在互联网的知识付费也属于这范畴并且越来越普及,我们是否也可以做点什么呢? 其实很多时候我们是:不懂的事情想当然了,想当然的事情却又不去坚持。所以要去拓宽自己的认识边界,也别盲从,去试,去坚持。...而心理表征又是什么呢: 心理表征是一种与我们大脑正在思考的某个物体、某个观点、某些信息或者其他任何事物相对应的心理结构、或具体、或抽象 比如提到“狗”,你脑子里就会浮现它的特征:四条腿、有尾巴、毛茸茸、...如何将新的需要记忆的点快速牢固的掌握住呢,方法就是套用到我们已有的长期记忆中,什么意思呢,看完下面的例子就明白了。

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什么的R包

本文是本学期第一篇,聊一聊什么的R包。这个问题源于年前一个同学,她在学习R语言,然后拿着一张总结的一些R包的图片问我:还有没有更好的包?当时就把我问蒙了,问她什么是更好的包?...就是这张图 其实在她问我之前我从来也没想过什么算是“”的包。...那么什么的R包呢,对于我们这些只需要用R来做生信分析的人来说,如果功力没有那么深厚,看不懂R包的源代码,确实需要找到一些普遍都在使用且坚持更新的包,不仅仅不容易出错,而且网上这些包的学习资料也更多。...其实每个月生信类的杂志都会出很多新的R包的文章,但是大部分都没什么人用。能在网上留下痕迹的都是经过大家检验的。...乱七八糟说了那么多,总结起来有以下几点:想要实现某种功能,需要科学上网,搜索别人之前造的轮子,你能想到的大概率世界上已经有其他人做到了;多看包和函数的说明文档,里面有很多相关功能的其他函数及包的信息;

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什么的错误消息?

每次服务器故障或没有网络,或忘记在表格中添加一些信息,我们就会收到错误信息。"出错了" 是常见的做尘。但是什么出错了?发生了什么?而且,最重要的是,我要怎么做才能修复它?...图片 那怎样写才是一个的提示呢? 在介绍的提示之前,我们先来看一下什么是不好的错误提示。...这些专业术语对用户来说并不重要,他们只想知道什么地方出了问题,如何解决。  Passing the blame: 甩锅:比如「无法连接到三方服务」。尽量把重点放在问题上,而不是导致问题的行动上。...的错误提示 图片 Say what happened and why: 说明出错的原因:让用户清楚的知道发生错误的原因,可以通过视觉和文字的结合来完成。解释用户为什么会出现这个错误。

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深度云化时代,什么样的云网络才是企业的“心头”?

近年来企业上云的快速推进,对云网络提出了更多需求。 最初,云网络只是满足互联网业务公网接入。...随着移动互联网的发展,企业对云上网络安全隔离能力和互访能力、企业数据中心与云上网络互联、构建混合云的能力,以及在云上多地域部署业务后的多地域网络互联能力等,都推动着云网络进一步向前发展。...但企业云网络需求的多样化,也对VPC技术带来了很多挑战,云服务商不可能用同样的产品和技术架构去服务各种客户的不同场景。 那么,到底什么样的VPC网络才能满足各类企业用户的需求呢?...其实VPC私有网络是针对公有云的基础网络(经典网络)来定义的一种概念。 与在数据中心运行的传统网络相似,托管在VPC内的是企业在私有云上的服务器资源,如云主机、负载均衡、云数据库等。...那么,深度云化进程下,企业到底该采用什么样的VPC技术? 近日,腾讯云宣布VPC架构重磅升级,为企业提供了一个理想的选择。

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什么的测试用例

关于测试用例的话题,我之前已经写了 12 篇相关文章了 今天想说说「什么的测试用例」。...这个话题的争议很多,每个人的理解千差万别,比如我用搜索引擎搜索关键词「什么的测试用例」,百度返回 1960 万条结果,Google 返回 574 万条结果。...); 2、的测试用例要有重复性; 3、的测试用例必须清晰地定义一个或者多个期望的结果以及测试通过和失败的标准; 4、的测试用例是没有冗余; 5、的测试用例能覆盖更多的测试需求 答复二(百度知道...再者说,并不是说我们要保证所有的测试用例都是的测试用例,这里面的「」可以理解为更有效,所以可以酌情降低这部分必须执行,但是又没有发现 Bug 的用例的优先级。...如果把这两个方面做个汇总,那么结论就是:用例集的覆盖度越全越「」,迭代过程的用例针对性越强越「」,所有用例都要划分明确的优先级。

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什么的程序员?

C语言杂谈 什么的c/c++程序员? c/c++程序员就应该有c/c++程序员修养 什么的c/c++程序员?是不是懂得很多技术细节?还是懂底层编程?还是编程速度比较快?我觉得都不是。...我认为的c/c++程序员应该有以下几方面的素质: 1、有专研精神,勤学善问、举一反三。 2、积极向上的态度,有创造性思维。 3、与人积极交流沟通的能力,有团队精神。 4、谦虚谨慎,戒骄戒燥。...而“修养”的程序员一定能做出好的程序和软件。...有个成语叫“独具匠心”,意思是做什么都要做得很专业,很用心,如果你要做一个“匠”,也就是造诣高深的人,那么,从一件很简单的作品上就能看出你有没有“匠”的特性,我觉得做一个程序员不难,但要做一个“程序匠”

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神经网络加速器应用实例:图像分类

不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...SimpleTPU为什么不够快(效率并没有接近100%)?这一问题可有下面的仿真波形看出(每次MXU启动前后都有若干个周期没有输出有效结果) ?...CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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