发表评论取消回复
相关阅读
相关 深度可分离卷积 Depthwise Seperable Convolution
0.前言 在原始图像卷积网络的基础上,经过不断的改进和优化,出现了如分组卷积(Group convolution)、空洞卷积(Dilated / Atrous Convo
相关 【深度学习】讲一个深度分离卷积结构和空洞卷积的应用
【深度学习】讲一个深度分离卷积结构和空洞卷积的应用 文章目录 前言:看一张图像 1 概述 1.1 正常卷积 1.2 Depth
相关 深度学习笔记_卷积神经网络参数计算
卷积后卷积层大小 W2= (W1-F+2P)/S +1 即 (原始图像的宽度-卷积核的宽度+2倍的填充宽度)/步长 + 1 采用K个大小为FxF的卷积核
相关 【深度学习】利用深度可分离卷积减小计算量及提升网络性能
【深度学习】利用深度可分离卷积减小计算量及提升网络性能 文章目录 1 深度可分离卷积 2 一个深度可分离卷积层的代码示例(keras) 3
相关 深度学习:卷积神经网络CNN
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/76571670][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 深度卷积网络
开始卷积之旅前先讲个游戏玩家的段子,当新闻中报道一些人工智能和比特币相关的内容时经常看到有人评论说“都是你们瞎搞,害得老子玩个魔兽显卡都换不起”。这个段子梗就在于下面我第一个介
相关 深度可分离卷积实例讲解 python
import torch ''' 此处应用深度可分离卷积的过程是 ①用in_channel个2×2大小的卷积核(1通道:因为设置gro
相关 深度学习之卷积网络(CNN)
1. 什么是CNN > 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含[卷积][Link 1]计算且具有深度结构的[前馈神
还没有评论,来说两句吧...