国产精品久久久久久久久,四季AV一区二区夜夜嗨,日韩精品无码中文字幕电影,www.五月婷婷.com

IC693APU302通用電氣 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結(jié)構(gòu)。   引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，既能提取到相鄰像素點之間的特征模式，又能保證參數(shù)的個數(shù)不隨圖片尺寸變化。上圖是一個典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，多層卷積和池化層組合作用在輸入圖片上，在網(wǎng)絡(luò)的最后通常會加入一系列全連接層，ReLU激活函數(shù)一般加在卷積或者全連接層的輸出上，網(wǎng)絡(luò)中通常還會加入Dropout來防止過擬合。   自2012年AlexNet在ImageNet比賽上獲得，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸取代傳統(tǒng)算法成為了處理計算機視覺任務(wù)的核心。   在這幾年，研究人員從提升特征提取能力，改進回傳梯度更新效果，縮短訓(xùn)練時間，可視化內(nèi)部結(jié)構(gòu)，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，模型輕量化, 自動設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等這些方面，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有了較大的改進，逐漸研究出了AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogLeNet和Inception系列、ResNet、WRN和DenseNet等一系列經(jīng)典模型，MobileNet系列、ShuffleNet系列、SqueezeNet和Xception等輕量化模型。  

01

經(jīng)典模型 （AlexNet）

AlexNet是第一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要特點包括：  

使用ReLU作為激活函數(shù)；

提出在全連接層使用Dropout避免過擬合。注：當(dāng)BN提出后，Dropout就被BN替代了；

由于GPU顯存太小，使用了兩個GPU，做法是在通道上分組；。

使用局部響應(yīng)歸一化(Local Response Normalization --LRN)，在生物中存在側(cè)抑制現(xiàn)象，即被激活的神經(jīng)元會抑制周圍的神經(jīng)元。在這里的目的是讓局部響應(yīng)值大的變得相對更大，并抑制其它響應(yīng)值相對比較小的卷積核。例如，某特征在這一個卷積核中響應(yīng)值比較大，則在其它相鄰卷積核中響應(yīng)值會被抑制，這樣一來卷積核之間的相關(guān)性會變小。LRN結(jié)合ReLU，使得模型提高了一點多個百分點；

使用重疊池化。作者認為使用重疊池化會提升特征的豐富性，且相對來說會更難過擬合。

02

集大成之作 （ResNet）

一般而言，網(wǎng)絡(luò)越深越寬會有更好的特征提取能力，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達到一定層數(shù)后，隨著層數(shù)的增加反而導(dǎo)致準(zhǔn)確率下降，網(wǎng)絡(luò)收斂速度更慢。   傳統(tǒng)的卷積網(wǎng)絡(luò)在一個前向過程中每層只有一個連接，ResNet增加了殘差連接從而增加了信息從一層到下一層的流動。FractalNets重復(fù)組合幾個有不同卷積塊數(shù)量的并行層序列，增加名義上的深度，卻保持著網(wǎng)絡(luò)前向傳播短的路徑。   相類似的操作還有Stochastic depth和Highway Networks等。這些模型都顯示一個共有的特征，縮短前面層與后面層的路徑，其主要的目的都是為了增加不同層之間的信息流動。  

02   后起之秀：Transbers

Transber是一種self-attention(自注意力)模型架構(gòu)。   2017年之后在NLP領(lǐng)域取得了很大的成功，尤其是序列到序列(seq2seq)任務(wù)，如機器翻譯和文本生成。2020年，谷歌提出pure transber結(jié)構(gòu)ViT ，在ImageNet分類任務(wù)上取得了和CNN可比的性能。之后大量ViT衍生的Transber架構(gòu)在ImageNet上都取得了成功。   Transber 與 CNN相比優(yōu)點是具有較少的歸納性與先驗性，因此可以被認為是不同學(xué)習(xí)任務(wù)的通用計算原語，參數(shù)效率與性能增益與 CNN 相當(dāng)。不過缺點是在預(yù)訓(xùn)練期間，對大數(shù)據(jù)機制的依賴性更強，因為 Transber 沒有像 CNN 那樣定義明確的歸納先驗。因此當(dāng)下出現(xiàn)了一個新趨勢：當(dāng) self-attention 與 CNN 結(jié)合時，它們會建立強大的基線 ( BoTNet )。   Vision Transber(ViT)將純Transber架構(gòu)直接應(yīng)用到一系列圖像塊上進行分類任務(wù)，可以取得優(yōu)異的結(jié)果。它在許多圖像分類任務(wù)上也優(yōu)于的卷積網(wǎng)絡(luò)，同時所需的預(yù)訓(xùn)練計算資源大大減少。  

IC693APU302通用電氣    

IC693ACC300
IC693ACC300LT
IC693ACC300RR
IC693ACC301
IC693ACC302
IC693ACC303
IC693ACC305       
IC693ACC306
IC693ACC307
IC693ACC308                      
IC693ACC309
IC693ACC310
IC693ACC311
IC693ACC312
IC693ACC313
IC693ACC315
IC693ACC316
IC693ACC317
IC693ACC318
IC693ACC319
IC693ACC320
IC693ACC328
IC693ACC329
IC693ACC330
IC693ACC331
IC693ACC332 
IC693ACC333
IC693ACC334
IC693ACC335
IC693ACC336
IC693ACC337
IC693ACC338   
IC693ACC341
IC693ACC350    
IC693ACC400    
IC693ACC760
IC693ADC311RR
IC693ALG220
IC693ALG220CA
IC693ALG220LT
IC693ALG220RR
IC693ALG221
IC693ALG221CA
IC693ALG221LT
IC693ALG221RR
IC693ALG222 
IC693ALG222CA
IC693ALG222LT
IC693ALG222RR
IC693ALG223    
IC693ALG223CA
IC693ALG223LT
IC693ALG223RR       
IC693ALG390
IC693ALG390LT
IC693ALG390RR
IC693ALG391
IC693ALG391CA
IC693ALG391LT   
IC693ALG391RR
IC693ALG392
IC693ALG392CA
IC693ALG392LT
IC693ALG392RR 
IC693ALG442
IC693ALG442CA
IC693ALG442LT
IC693ALG442RR   
IC693APU300
IC693APU300CA
IC693APU300LT
IC693APU300RR 
IC693APU301
IC693APU301RR  
IC693APU302
IC693APU302RR
IC693APU305
IC693APU305RR
IC693BEM320
IC693BEM320RR
IC693BEM321
IC693BEM321RR
IC693BEM331
IC693BEM331CA
IC693BEM331LT
IC693BEM331RR
IC693CBK001
IC693CBK002   
IC693CBK003
IC693CBK004
IC693CBL300
IC693CBL301
IC693CBL302
IC693CBL303
IC693CBL304
IC693CBL305
IC693CBL311
IC693CBL312
IC693CBL313
IC693CBL316   這里
IC693CBL319
IC693CBL324
IC693CBL325
IC693CBL327
IC693CBL328
IC693CBL329
IC693CBL330
IC693CBL331
IC693CBL332
IC693CBL333
IC693CBL334
IC693CHS391
IC693CHS391CA
IC693CHS391LT
IC693CHS391NB
IC693CHS391RR
IC693CHS392
IC693CHS392CA
IC693CHS392LT
IC693CHS392RR
IC693CHS393
IC693CHS393LT
IC693CHS393RR
IC693CHS397
IC693CHS397CA
IC693CHS397LT
IC693CHS397NB
IC693CHS397RR
IC693CHS398
IC693CHS398CA
IC693CHS398LT
IC693CHS398RR
IC693CHS399
IC693CHS399LT
IC693CHS399RR
IC693CMM301RR
IC693CMM302
IC693CMM302CA
IC693CMM302LT
IC693CMM302RR
IC693CMM311
IC693CMM311CA
IC693CMM311LT
IC693CMM311RR
IC693CMM321
IC693CMM321CA
IC693CMM321RR
IC693CPU311
IC693CPU311CA
IC693CPU311LT
IC693CPU311RR
IC693CPU313
IC693CPU313CA
IC693CPU313LT
IC693CPU313RR
IC693CPU321RR
IC693CPU323
IC693CPU323CA
IC693CPU323LT
IC693CPU323RR
IC693CPU331
IC693CPU331LT
IC693CPU331RR
IC693CPU340RR
IC693CPU341RR
IC693CPU350
IC693CPU350CA
IC693CPU350LT
IC693CPU350RR
IC693CPU351RR
IC693CPU352RR
IC693CPU360
IC693CPU360CA
IC693CPU360LT
IC693CPU360RR
IC693CPU363
IC693CPU363CA
IC693CPU363LT
IC693CPU363RR
IC693CPU364RR
IC693CPU366
IC693CPU367
IC693CPU370
IC693CPU372
IC693CPU374
IC693CPU374CA
IC693DNM200
IC693DNS201
IC693DSM302
IC693DSM302RR
IC693DSM314
IC693DSM324
IC693LBR301
IC693LBR302
IC693MAR590
IC693MAR590LT
IC693MAR590RR
IC693MCD001
IC693MCD001RR
IC693MCM001
IC693MDL230
IC693MDL230CA
IC693MDL230LT
IC693MDL230RR
IC693MDL231
IC693MDL231LT
IC693MDL231RR
IC693MDL240
IC693MDL240CA
IC693MDL240LT
IC693MDL240RR
IC693MDL241
IC693MDL241CA
IC693MDL241LT
IC693MDL241RR
IC693MDL250
IC693MDL260
IC693MDL310RR
IC693MDL330  
IC693MDL330LT
IC693MDL330RR
IC693MDL340
IC693MDL340CA
IC693MDL340LT
IC693MDL340RR
IC693MDL350
IC693MDL390
IC693MDL390CA
IC693MDL390LT
IC693MDL390RR
IC693MDL632
IC693MDL632CA
IC693MDL632LT
IC693MDL632RR
IC693MDL633RR
IC693MDL634
IC693MDL634LT
IC693MDL634RR
IC693MDL640RR
IC693MDL641RR
IC693MDL643RR
IC693MDL644RR   
IC693MDL645
IC693MDL645CA
IC693MDL645LT
IC693MDL645RR
IC693MDL646
IC693MDL646CA
IC693MDL646LT
IC693MDL646RR
IC693MDL648
IC693MDL653RR
IC693MDL654
IC693MDL654CA
IC693MDL654LT
IC693MDL654RR
IC693MDL655
IC693MDL655CA
IC693MDL655LT
IC693MDL655RR
IC693MDL660
IC693MDL730
IC693MDL730LT
IC693MDL730RR
IC693MDL731             
IC693MDL731LT
IC693MDL731RR
IC693MDL732
IC693MDL732RR
IC693MDL733
IC693MDL733RR
IC693MDL734
IC693MDL734CA
IC693MDL734LT
IC693MDL734RR
IC693MDL740
IC693MDL740CA
IC693MDL740LT
IC693MDL740RR
IC693MDL741
IC693MDL741CA  
IC693MDL741LT
IC693MDL741RR
IC693MDL742
IC693MDL742LT
IC693MDL742RR
IC693MDL748
IC693MDL750RR  
IC693MDL751RR
IC693MDL752
IC693MDL752CA
IC693MDL752LT
IC693MDL752RR
IC693MDL753
IC693MDL753CA
IC693MDL753LT
IC693MDL753RR
IC693MDL754
IC693MDL760
IC693MDL916
IC693MDL930
IC693MDL930CA
IC693MDL930LT
IC693MDL930RR
IC693MDL931                     
IC693MDL931LT
IC693MDL931RR
IC693MDL940
IC693MDL940CA
IC693MDL940LT
IC693MDL940RR
IC693MDR390
IC693MDR390LT
IC693MDR390RR
IC693MLX000
IC693MSC301RR
IC693NIU004
IC693NIU004CA
IC693PBM200
IC693PBS201
IC693PCM300
IC693PCM300CA
IC693PCM300LT
IC693PCM300LTMP       
IC693PCM300MP
IC693PCM300RR
IC693PCM301        
IC693PCM301LT
IC693PCM301RR
IC693PCM311            
IC693PCM311CA
IC693PCM311LT
IC693PCM311RR
IC693PIF301
IC693PIF350
IC693PIF400
IC693PRG300
IC693PRG300RR
IC693PTM100
IC693PTM100CA
IC693PTM101
IC693PTM101CA
IC693PWR321 
IC693PWR321CA
IC693PWR321LT
IC693PWR321RR
IC693PWR322
IC693PWR322CA
IC693PWR322LT
IC693PWR322RR
IC693PWR328
IC693PWR328LT
IC693PWR330
IC693PWR330CA
IC693PWR330RR
IC693PWR331
IC693PWR331CA
IC693PWR331RR
IC693PWR332
IC693TCM302         
IC693TCM303
IC693UAA003RR
IC693UAA007RR
IC693UAL006RR
IC693UDR001RR
IC693UDR002RR
IC693UDR005RR
IC693UDR010RR

IC693APU302通用電氣