CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型,预测的准确率在91%左右,而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%. 2 卷积网络的流程 3 代码展示 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读入数据 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/&qu…

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1…

//监听数据表格工具条         table.on('tool(contentList)', function(obj){ //注:tool是工具条事件名,test是table原始容器的属性 lay-filter="对应的值"             var data = obj.data //获得当前行数据                 ,layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值             if(layEvent ===…

本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法,不会的话你来找我呀- Flask 模板渲染 1. 新建一个项目flask_pyecharts 在编辑器中选择 New Project,然后选择 Flask,创建完之后,Pycharm 会帮我们把启动脚本和模板文件夹都建好 2. 拷贝 pyecharts 模板 将链接中的以下模板 ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.ht…

 痛点:企业内部erp人工记录产品投诉销售单,是否跟踪处理完客户投诉,结果不能实时透明,当天还有多少未解决的投诉单,也不能实时查看到,除非手工去系统单据查询,很不方便,跟踪也不顺畅!   解决方案:利用网络的优势,开发网页动态展示在移动设备或是电视机这样的硬件设备上,处理完一笔,显示少一行,数据不停滚动展示,也数据透明化,对员工也是个监控!…

目录结构 1.前言 2.完整的操作步骤 2.1.第一步:查看ModelAdmin类和BaseModelAdmin类的源码 2.2.第二步:查看表animal对应的列表展示页面默认的数据展示 2.3.第三步:对表animal对应的列表展示页面的数据展示进行相关优化 2.4.第四步:重启服务 2.5.第五步:退出登录并再次成功登陆admin管理后台 2.6.第六步:查看表animal对应的列表展示页面最新的数据展示 3.调试过程中相关报错信息的解决方案 1.前言 对admin管理后台里的列表展示页面…

基于Vue的前端框架有很多,这几年随着前端技术的官方应用,总有是学不完的前端知识在等着我们,一个人的精力也是有限,不可能一一掌握,不过我们学习很大程度都会靠兴趣驱动,或者目标导向,最终是可以以点破面,逐步掌握各种前端知识的.本篇随笔主要以实际应用场景为例介绍一些Vue前端技术的拓展,供大家参考学习.…

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S…

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.9池化层 优点 池化层可以缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性. 池化层操作 池化操作与卷积操作类似,但是池化操作是保留池化窗口在扫过原始图像中时的最大值.注意:每个信道都在其单独的信道中执行池化操作. 其维度公式也满足公式: \[\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor*\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor\] 其中n为原始图像大小,p…