忍不住上號(hào)來(lái)贊薛夜！
開(kāi)始很鄙夷，什么玩意還讓我重啟钞啸，最后試了下，真香喇潘！
解決PyTorch報(bào)錯(cuò) RuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORRuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR解決方法 RTX顯卡 安裝CUDA10 Ubuntu 然后重啟
發(fā)簡(jiǎn)信
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理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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Stay Hungry Stay Foolish<br>常葆求知若饑 常存虛懷若愚<br><br>Blog：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fzhwhong.cn" target="_blank">https://zhwhong.cn</a><br>(原地址zhwhong.ml暫時(shí)無(wú)法訪(fǎng)問(wèn))
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ResNet到底深不深颖低？今年5月份的時(shí)候絮吵，Cornell University的幾個(gè)人研究了ResNet，發(fā)現(xiàn)它所謂的“超深網(wǎng)絡(luò)”只是個(gè)噱頭忱屑，文章如下： Residual Networks are ...
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很忙很忙想幻，或許以后還有機(jī)會(huì)再拾起深度學(xué)習(xí)
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看這篇的開(kāi)始對(duì)比Residual net的時(shí)候，我笑出了聲话浇。
The authors argue that residual connections are inherently necessary for training very deep convolutional models. Our findings do not seem to support this view, at least for image recognition. However it might require more measurement points with deeper architectures to understand the true extent of beneficial aspects offered by residual connections.
In the experimental section we demonstrate that it is not very difficult to train competitive very deep networks without utilizing residual connections.
相愛(ài)相殺霸嗵骸！哈哈幔崖！GoogLeNet的心路歷程（五）
今年年初的時(shí)候食店，Szegedy寫(xiě)了GoogLeNet的第三篇續(xù)作，如下： [v4] Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact...
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關(guān)于principle 2赏寇，我有獨(dú)特的理解方式：夕陽(yáng)度西嶺...
啊不吉嫩，是這樣的。
比如一個(gè)卷積層嗅定，它里面只有三個(gè)卷積核自娩，也就是維度是3，讓他們?nèi)ッ枋鲞@個(gè)局部特征渠退，啊累死啦忙迁！臣妾做不到啊碎乃！
但是如果卷積層里有128個(gè)卷積核（維度是128）姊扔，第一個(gè)描述特征1，第二個(gè)描述特征2...輕松愉快梅誓！
所以說(shuō)維度更高恰梢，局部特征描述更好佛南！GoogLeNet的心路歷程（四）
本文主要介紹GoogLeNet續(xù)作二，inception v3嵌言。說(shuō)實(shí)話(huà)嗅回，Szegedy這哥們真的很厲害，同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)他改一改就改出了4篇論文呀页，這是其中第3篇妈拌，還有個(gè)incept...
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原文寫(xiě)的是We found that a move from fully connected layers to average pooling improved the top-1 accuracy by about 0.6%.
比如對(duì)比AlexNet，是兩個(gè)全連接（中間有個(gè)dropout）蓬蝶，Inception的這個(gè)去除FC只是去掉一個(gè)全連接尘分，用最后一個(gè)pooling代替。
而且看例圖如Fig.3 最后在softmax前已經(jīng)標(biāo)注好有FC的丸氛。
我的理解是 linear就是FC培愁，請(qǐng)看parameters個(gè)數(shù)，上接1*1*1024 的 1*1 *1000 的參數(shù)個(gè)數(shù)是1000K（1000*1024）缓窜，不是FC是啥捏定续？
torch里的 nn.linear 我認(rèn)為就是FC。GoogLeNet的心路歷程（二）
本文介紹關(guān)于GoogLeNet第一篇正式論文禾锤，習(xí)慣稱(chēng)為inception v1私股，如下： [v1] Going Deeper with Convolutions，top5 er...
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1*1可以進(jìn)行降維恩掷，降維后3*3 , 5*5的kernel數(shù)（維度）就已經(jīng)減少了倡鲸。
所以不是為了加1*1而加1*1,1*1在這里最大的作用是降維，然后才是提高網(wǎng)絡(luò)深度黄娘。GoogLeNet的心路歷程（二）
本文介紹關(guān)于GoogLeNet第一篇正式論文峭状，習(xí)慣稱(chēng)為inception v1，如下： [v1] Going Deeper with Convolutions逼争，top5 er...
