deep learning初学者,最近在看一些GAN方面的论文,在生成器中通常会用到skip conections,于是就上网查了一些skip connection的博客,虽然东西都是人家的,但是出于学习的目的,还是有必要自行总结下. skip connections中文翻译叫跳跃连接,通常用于残差网络中. 它的作用是:在比较深的网络中,解决在训练的过程中梯度爆炸和梯度消失问题. 那么什么是残差块呢? 这个就是残差快,其实就是在神经网络前向传播的时候,考虑第l,l+1,l+2层,a[l]代表第l…

Analyzing The Papers Behind Facebook's Computer Vision Approach Introduction You know that company called Facebook? Yeah, the one that has 1.6 billion people hooked on their website. Take all of the happy birthday posts, embarrassing pictures of you…

awesome-very-deep-learning is a curated list for papers and code about implementing and training very deep neural networks. Deep Residual Learning Deep Residual Networks are a family of extremely deep architectures (up to 1000 layers) showing compell…

CNN介绍 与之前的神经网络不同之处在于,CNN明确指定了输入就是图像,这允许我们将某些特征编码到CNN的结构中去,不仅易于实现,还能极大减少网络的参数. 一. 结构概述 与一般的神经网络不同,卷积神经网络尤其特殊之处.一般的神经网络每一层与前一层之间采用全连接:一层中的神经元之间也是互相独立的,并不共享权值:最后一层全连接层陈伟输出层,在分类任务中出表示类别得分.CIFAR-10中图像是32*32*3=3072,所以,与输入相连的第一个隐层的每个神经元的参数都有3072个,如果图像尺寸更大,那…

经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络.网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增.AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数. 从中我们可以学习到随着网络深度增加,模型的效果能够提升.另外,VGG网络虽然很深,但是其结构比较规整.每经过一次池化层(过滤器大小为2,步长为2),图像的长度和宽度折半:每经过一次卷积层,输出数据的channel数量加倍,即卷积层中过滤器(filter)的数量. 残差网络(ResNet) 由于存在梯度消失与梯…

 上图为单个模型 VGGNet, GoogleNet 都说明了深度对于神经网络的重要性. 文中在开始提出: 堆叠越多的层, 网络真的能学习的越好吗? 然后通过神经网络到达足够深度后出现的退化(degradation problem)问题, 从而引出残差学习!  退化问题有何引起? 臭名昭著的梯度消失和梯度爆炸问题已经通过提出的标准初始化(如 Xavier)和中间层标准化(BN)解决. 退化问题也不是由于 overfitting 造成, 毕竟是由于 training error 在上升. 而不…

Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi…

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化 https://www.zhihu.com/topic/20084849/hot resnet(残差网络)的F(x)究竟长什么样子? https://www.zhihu.com/question/53224378 如何理解微软的深度残差学习? https://www.zhihu.com/question/38499534?sort=created SKIP CONNECTIONS ELIMINATE SINGULARITIES…

[原文链接] Background removal with deep learning   This post describes our work and research on the greenScreen.AI. We’ll be happy to hear thoughts and comments! Intro Throughout the last few years in machine learning, I’ve always wanted to build real ma…