相关阅读
相关 RCAN论文笔记：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
RCAN阅读笔记 -------------------- 原文：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Chan
亦凉相关 论文阅读|ResNetv2:Identity Mappings in Deep Residual Networks
首先回顾ResNetv1， 这里把第一版本的ResNet叫做原始版本，原始版本中的网络结构由大量残差单元（“Residual Units”）组成，原文中的残差单元有两种(见图1
你的名字相关 Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 文章目录 Aggrega
青旅半醒相关 《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（4）Deep Residual Networks
深度残差网络：主要应用于计算机视觉——图像分类、语义分割（semantic segmentation）、目标检测（object detection），其主要是使用CNN进行改造
相关 解密ResNet：Identity Mappings in Deep Residual Networks论文笔记
论文地址：[Identity Mappings in Deep Residual Networks][] 在上一篇文章中，对MSRA何凯明团队的ResNet进行了介绍（[地址
不念不忘少年蓝@相关 《ResNet-Deep Residual Learning for Image Recognition》论文笔记
1. 论文思想 文章指出在识别和分类问题中将深度学习网络加深可以显著提升网络的精度，这也是最能够直观理解的，因为网络越深，后面对原始信息的表达更抽象和涵盖，因而更容易区分
相关 论文笔记：Weakly Supervised Deep Detection Networks
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub
左手的ㄟ右手相关 Deep Residual Network
先阅读者两篇写的比较好的博客 [https://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/79870486][https_blog
忘是亡心i相关 《Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks》论文笔记
1. 概述 这篇文章提出了结构系数学习（Structured Sparsity Learning，SSL）的方法去正则网络的结构（filter，channel，filte
系统管理员相关 《ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》论文笔记
1. 概述 论文提出了ResNet网络升级版——ResNeXt网络，以往提高模型准确率的方法都是加深网络或者加宽网络。然而随着超参数数量的增加，网络设计的难度和计算开销也
还没有评论，来说两句吧...