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51CTO-深度学习顶级论文算法|深度残差网络实现细节|唐宇迪|中国AI数据|文章5
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:66

51CTO-深度学习顶级论文算法|深度残差网络实现细节|唐宇迪|中国AI数据|文章5

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就说唉,我们是他是一步一步的,怎么知道这个同志姓社就是s是最好的,然后呢,他在很多的这个训练集啊,
上的都做了一些实验,证明了他这个,啊这个啊那个效果是最好的。然后他再说一下这个嗯,这个location,
就是说他这个深度参加网络啊,现在已经成为一种流行趋势了,不管做什么,就是说我工作的时候啊,不管是。
要训练什么叫网络,普遍来说就是说我都是拿PG vd16来做这件事的,那么可能之后的一个趋势啊,就是说我要准备,
我不能说我爸就说很多人啊,研究者都会拿的残差网络当中。因为它这个准确率啊,它的一个效果都是已经被证实的了,
但是呢,有一点就是说这个东西啊,100多层网络训练起来容易吗?跟大家说一个事情,这个东西训练起来非常非常的慢。
但是呢,我这里要给大家讲一遍,虽然不多,然后呢,但是呢,他测试的时间并不是很慢,测试的时间反而要比bg要快,
为什么呢?唉,我们也是这一个16层的啊。说到这个传销网络动不动100来册,为什么咱们测试起来这个残差网络啊?
反而会比这个阿姨这要快呢,一方面来说呢就是说,他这里的卷积核是很小的,而且呢,它用了很多1×1的集合,
这样来说。就是说我们权重参数的个数很小,虽然说唉,咱们这个整个架构啊,它是很深的,但是呢,咱们这个参数啊,
需要比BG还要少,为什么,VC它的参数都用在哪儿了?咱们想想还记不记得这节课,没这句啊?
有一些比如割来卖掉很多的权重参数啊,都是用带了咱们这个最后的全联接所照,
他有三个全链接投啊,大家还能不能记住了,但是呢,这个深度残差网络它是用什么?不适用。
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