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卷积神经网络的优势在于能够更好的提取特征和权值共享,自Alexnet之后,VGG又提出了神经网络的深度越深,效果越好的思想。自此深度成为构建网络时所考虑的第一要素。此时,又有人提出了Inception模型,这是人们在关注深度之外第一次关注网络的时间复杂度和空间复杂度。 图1 如图1所示,就是Inception v1的模型,该模型主要利.....
这里举AlexNet为例: ·输入:224×224大小的图片,3通道 ·第一层卷积:11×11大小的卷积核96个,每个GPU上48个。 ·第一层max-pooling:2×2的核。 ·第二层卷积:5×5卷积核256个,每个GPU上128个。 ·第二层max-pooling:2×2的核。 ·第三层卷积:与上一层是全连接,3*3的卷积核384...
2. 发表论文的同学多数是在校的phd同学，首先大家有强大的科研压力和ddl的压力，时间和精力只允许大家在有限的范围探索。因此基于vision问题的特性进行各种模型和算法方案的改进肯定是更有novelty（也是更符合发paper的思路），所以有限的精力就放在了另外的方面而继续沿用目前VGG/GoogleNet/AlexNet/Resnet...
R-CNN将检测抽象为两个过程,一是基于图片提出若干可能包含物体的区域(即图片的局部裁剪,被称为Region Proposal),文中使用的是Selective Search算法;二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络(AlexNet),得到每个区域内物体的类别。 另外,文章中的两个做法值得注意。 一是数据的准备。输入CNN前,...
并且因为高效的异步通信，使得我们可以在alexnet上面达到linearspeedup(注：并行的难度在于计算和通信的时间比，weight少更加复杂的网络反而更加容易线性加速，而alexnet是非常困难的例子)。经过团队里面大家不断地努力，cxxnet的V2终于可以和大家见面了。除了上述介绍的技术亮点之外，还有各种好玩的特性。现在把......
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张3
发布于 2026-06-01
