03 2020 档案

摘要:Going deeper with convolutions 摘要 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)上我们提出了一种代号为 " Inception " 的深度卷积神经网络结构,且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。 阅读全文
posted @ 2020-03-31 23:40 Baby-Lily 阅读(991) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan∗ & Andrew Zisserman+ Visual Geometry Group, Department of Engineerin 阅读全文
posted @ 2020-03-30 08:21 Baby-Lily 阅读(385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ImageNet Classifification with Deep Convolutional Neural Networks Alex 论文翻译 阅读全文
posted @ 2020-03-29 15:24 Baby-Lily 阅读(616) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SGD SGD是深度学习中最常见的优化方法之一,虽然是最常使用的优化方法,但是却有不少常见的问题。 learning rate不易确定,如果选择过小的话,收敛速度会很慢,如果太大,loss function就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learning rate都是相同的,如果数据是稀 阅读全文
posted @ 2020-03-15 17:34 Baby-Lily 阅读(1211) 评论(0) 推荐(0) 编辑