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51CTO-深度学习顶级论文算法|深度残差网络架构分析|唐宇迪|中国AI数据|文章3
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:66

51CTO-深度学习顶级论文算法|深度残差网络架构分析|唐宇迪|中国AI数据|文章3

深度学习顶级论文算法

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检测完头过我爱过之后,看看今年谁最低谁最低这个模型啊,而且非常好的论文,咱们一看就说,唉,
12年这个俄罗斯带的就是大概已经是4年前的事了,也是深度,也是他。深度学习啊,第1次走向历史的舞台上,
是在12年12年这个,imagenet图像比赛何来之类的是拿了头名,但是呢,她的Top5的是16.4,然后呢,第3年,
直到现在第5年。每一年可以说都有一些代表作,比如说14年这个BG啊,还有这个隔代的,谷歌带的之前没给大家说,
嗯,因为他我觉得用得并不是很广啊,咱们主要给大家说的这个标志这,你这要是能给。他不爱软降到了7.3,
那么15年啊,这个深度三家网络,他把这个错误率降到了4%以下。实际咱们可以做19层啊,谷歌呢,它可以做到22层,
我参加网络能做多少?他能做到152层,就是说我们在深度上,有更绝对的优势。首先咱们先来看一下这个来自荷兰的,
他就是一个8层的网络,大家现在对这个8是什么概念都不知道啊,8是什么意思吧,就是代表着咱们这个网络城当中啊,
她室友有几个曾是带有权重参数的。什么样才能具有权重参数?卷积层和全天监测只有这两个词带有这个权重参数,
所以说呢,咱们一般啊说是几层的啊?就是说,唉,他卷及加权连接一共几层啊?这其中不包括一些实话啊,
人物啊,还有一些。或者一些其他什么东西的,只包含了咱们这些带有权重的错误,这个是俄罗斯的啊,
一个8层的,然后啊,这个BG啊,19层咱们也看看这个16层好像好了不少,然后再看那个谷歌,谷歌。
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