Публикации по теме 'densenet'
Примечания по реализации DenseNet в TensorFlow.
DenseNet (Densely Connected Convolutional Networks) - одна из новейших нейронных сетей для распознавания визуальных объектов. Он очень похож на ResNet , но имеет несколько принципиальных отличий.
Со всеми улучшениями DenseNets имеет один из самых низких показателей ошибок в наборах данных CIFAR / SVHN:
А для набора данных ImageNet DenseNets требует меньше параметров, чем ResNet, с той же точностью:
Этот пост предполагает предыдущие знания нейронных сетей (NN) и сверток..
Понимание и визуализация DenseNets
Этот пост можно скачать в формате PDF здесь .
Это часть серии руководств по архитектуре CNN .
Основная цель - дать представление о DenseNets и углубиться в DenseNet-121 для набора данных ImageNet.
Для DenseNets, примененного к CIFAR10, есть еще одно руководство здесь .
Индекс
Фон Мотивация Какие проблемы решает DenseNets? Архитектура Резюме
Фон
Плотно соединенные сверточные сети [1], DenseNets, являются следующим шагом на пути дальнейшего увеличения глубины глубоких..
Преимущества DenseNet
Мир архитектур сверточных нейронных сетей быстро становится более тесным и переполненным. Большинство студентов сосредоточились на использовании сетей VGG или ResNet и редко изучают другие архитектуры. Часто студенты считают, что превышение 50 уровней необязательно и требует больших вычислительных затрат. В этой короткой статье я пытаюсь показать достоинства отказа от архитектуры VGG или ResNet и изучения архитектуры сверточных сетей с плотными связями (DenseNet).
Архитектура..
Вопросы по теме 'densenet'
Загрузка предварительно обученных моделей FastAI в ядра Kaggle без использования Интернета
Я пытаюсь загрузить модель плотности 121 в ядро Kaggle без подключения к Интернету. Я выполнил необходимые шаги, такие как добавление предварительно обученных весов в мой входной каталог и перемещение его в «.cache/torch/checkpoints/». Это все...
193 просмотров
schedule
14.02.2023