resnet152训练_resnet152 网络结构

理解并实现 ResNet(Keras)

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：

Understanding and Coding a ResNet in Keras

作者 | Priya Dwivedi @ Deep Learning Analytics

翻译 | linlh、通夜   编辑 | 邓普斯•杰弗、...

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雷锋网

2019-06-05

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深度学习之四大经典CNN技术浅析 | 硬创公开课

雷锋网按2月28日下午3点《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】为我们讲解了关于四大经典CNN网络AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet的基本原理。本次公开课内容主要节选自作者《TensorFlow实战》第6章关于这四大CNN网络实现...

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云栖大讲堂

2017-08-01

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一文读懂物体分类AI算法：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

1 引言

当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNet ...

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扬易

2018-05-31

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Come on ! 手把手教你玩转谷歌TensorFlow | 硬创公开课

AI并不是一门简单的学科，AI算法的开发和调试并没有一个统一的、集成了大量API方便调用的平台和语言，目前的人工智能开发平台仍然处于一种半蛮荒的状态。许多功能需要自己亲自去搭建和实现。

不过幸运的是，这个领域受到了足够多的重视，因此许多巨头都针对它开发了自己的平台，这其中就包括谷歌的Tensorf...

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青衫无名

2017-08-01

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Resnet论文翻译

摘要

越深层次的神经网络越难以训练。我们提供了一个残差学习框架，以减轻对网络的训练，这些网络的深度比以前的要大得多。我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x，学习残差函数，来代替没有参考的学习函数。

我们提供了综合的经验证据，表明残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确性。在Im...

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ayew

2018-02-04

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谷歌提出新型卷积网络EfficientNet：推理速度提升5.1倍，参数减少88%(附论文&代码)

来源：机器之心

文章来源：微信公众号 数据派THU

本文共1500字，建议阅读8分钟。

谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。

[ 导读 ]谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷...

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初商

2019-08-26

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必读的计算机视觉开创性论文

从ILSVRC中可以看出，近几年图像分类神经网络架构的错误率以惊人的幅度下降

深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络(CNN)的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域。这些转变主要是因为处理能力(即 GPU...

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【方向】

2018-04-13

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如何将深度学习训练速度提升一百倍？PAISoar 来了

阿里妹导读：得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强，深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。随着训练数据规模和模型复杂度的不断增大，如何充分利用分布式集群的计算资源加快训练速度，提升业务支持能力成为用户非常关注的问题。今天，我们就来分享阿里工程师的实践成果：将深度学习模型...

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技术小能手

2019-06-12

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目标检测竞赛利器：中星微一步法模型获国际算法竞赛第一名！

【新智元导读】近日，在国际计算机视觉竞赛PASCAL VOC，中星微以89.0分的总成绩位列第一，获得目标检测单模型第一名。获胜的模型是一步法的目标检测模型，本文带来技术详解。

近日，在PASCAL VOC comp4目标检测竞赛中，中星微再创佳绩，获得了目标检测单模型第一名。

Pascal VO...

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技术小能手

2018-07-09

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问世十年，深度学习有哪些里程碑

雷锋网(公众号：雷锋网)(公众号：雷锋网)按：本文由图普科技编译自《Milestones of Deep Learning》，雷锋网独家首发。

“深度学习”自问世到现在已有大约十年的时间了，从一开始，它就因为其巨大的成功风靡全世界。以下是“深度学习”在这些年的发展过程中所取得的一些重大成就。

A...

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云栖大讲堂

2017-08-01

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行为识别论文笔记之多纤维网络 | ECCV 2018

雷锋网 AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。

行为识别/视频分类是视频理解领域的重要方向。之前该方向的深度学习方法大致可以分为两个大类：一类是双流网络，即以 RGB 图像和光流图像作为 2D 网络两个分支的输入，再在网络的某处进行融...

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雷锋网

2018-10-17

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一文读懂最近流行的CNN架构(附学习资料)

卷积神经网络(CNN)在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。

AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。

为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的...

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技术小能手

2018-01-15

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还在用传统卷积吗？Facebook等提出全新卷积操作OctConv

整理自新智元

Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作OctConv，可以直接替代传统卷积，持续提高图像和视频识别任务的精度，同时降低内存和计算成本。传统卷积运算，有了一种全新的替代方法。

论文地址:

https://export.arxiv....

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初商

2019-09-02

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CNN更新换代！性能提升算力减半，还即插即用(附论文)

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:qbitai)授权转载，转载请联系出处

文章来源：微信公众号 数据派THU

本文共2400字，建议阅读9分钟。

传统的卷积运算，要成为过去时了。

Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品：OctConv(Octave Convolution)，...

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初商

2019-08-22

442浏览量

CVPR 2017精彩论文解读：对Xception(一种深度可分离卷积)模型的介绍

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研究员王晋玮对此次大会收录的 Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 一文进行的解读...

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云栖大讲堂

2017-08-01

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AI要完爆人类？解密AlphaGo Zero中的核心技术

本文讲的是AI要完爆人类？解密AlphaGo Zero中的核心技术，

2017年10月19日，DeepMind团队重磅发布AlphaGo Zero，再次震惊世人。相比上一代AlphaGo，该版本的AlphaGo实现了在AI发展中非常有意义的一步——”无师自通“，这也让去年败在未升级版本Alph...

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玄学酱

2017-10-24

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实践心得：从读论文到复现到为开源贡献代码

介绍

去年我发现MOOC网上有大量的Keras和TensorKow教学视频，之后我从零开始学习及参加一些Kaggle比赛，并在二月底获得了fast.ai国际奖学金。去年秋天，当我在全力学习PyTorch时，我在feed中发现了一条关于新论文的推文：“平均权重会产生更广泛的局部优化和更好的泛化。”...

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【方向】

2018-05-17

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RNN和LSTM弱！爆！了！注意力模型才是王道

循环神经网络(RNN)，长短期记忆(LSTM)，这些红得发紫的神经网络——是时候抛弃它们了！

LSTM和RNN被发明于上世纪80、90年代，于2014年死而复生。接下来的几年里，它们成为了解决序列学习、序列转换(seq2seq)的方式，这也使得语音到文本识别和Siri、Cortana、Google...

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技术小能手

2018-05-02

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理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文(下)

手把手教你理解卷积神经网络(一)

手把手教你理解卷积神经网络(二)

继“理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文(上)”文章，本文继续介绍过去五年内发表的一些重要论文，并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展，论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即...

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【方向】

2018-03-19

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浅谈迁移学习图像分类

Coursera创始人兼斯坦福大学副教授吴恩达声称，迁移学习将成为机器学习取得商业成功的下一个驱动力。

迁移学习是一种机器学习技术，在一个特定的数据集上，重新利用已经训练过的卷积神经网络(CNN)，并将其改造或迁移到一个不同的数据集中。重复使用训练过的卷积神经网络，主要原因是训练数据通常需要花费很...

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【方向】

2017-12-29

3353浏览量

向频域方向演进的卷积网络：OctConv用更低计算力做到更高准确率

雷锋网 AI 科技评论按：近几天，一篇改进卷积网络的论文引发了不小的关注和讨论。简单来说，这篇论文对传统的卷积操作做了简单的通用改进，就同时获得了更低的计算能力消耗和更高的准确率。知名机器学习研究员、「GANs 之父」Ian Goodfellow 就在推特上公开称赞了这篇论文。

这篇论文的一作...

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雷锋网

2019-04-23

229浏览量

带你读《基于浏览器的深度学习 》之二：神经网络架构

点击查看第一章点击查看第三章

第2章

神经网络架构本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。卷积神经网络(CNN)架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操作的行为有点像图像过滤器应用于输入图片的不同...

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温柔的养猫人

2019-11-12

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人类太多余？且慢，先听AI科学家详解AlphaGo Zero的伟大与局限

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

“人类太多余了。”

面对无师自通碾压一切前辈的AlphaGo Zero，柯洁说出了这样一句话。

如果你无法理解柯洁的绝望，请先跟着量子位回顾上一集：

今年5月，20岁生日还未到的世界围棋第一人柯洁，在乌镇0:3败给了DeepMind的人工智能程序A...

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行者武松

2018-01-17

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从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络

哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展开：1.DNN和CNN有什么不同？有什么关...

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wanwlxmmd

2018-03-22

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微软亚洲研究院资深研究员梅涛：原来视频可以这么玩了！ | CCF-GAIR 2017

7月9日，由中国计算机学会(CCF)主办，雷锋网与香港中文大学(深圳)承办的CCF-GAIR

2017全球人工智能与机器人峰会进入了第三天。在CV+专场首场，微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士为大会带来了题为《Video Content

3C: Creation, Curation, Consu...

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云栖大讲堂

2017-08-01

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深度学习在人脸识别中的应用——优图祖母模型的“进化”

雷锋网按：本文转自腾讯优图，着重介绍了深度学习在人脸识别中的应用，首先回顾了人脸识别的历史，接着介绍优图在人脸识别中的优势，及其“进化过程”。

说到人工智能(Artificial Intelligence, AI)人们总是很容易和全知、全能这样的词联系起来。大量关于AI的科幻电影更给人工智能蒙上一...

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青衫无名

2017-08-01

1378浏览量

【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级，就看一眼，速度提升 3 倍！

我今年没怎么做研究。我花了很多时间玩Twitter。玩了一下GAN。我去年留下了一些工作[10] [1]; 我设法对YOLO进行了一些改进。但是，说实话，不是什么超级有趣的工作，只是做了一系列更新，使它变得更好。我也有帮其他人做了一些研究。

没有错，你看的确实是一篇论文的开头。

今天，新智元为你...

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技术小能手

2018-03-27

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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果

卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。

第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字符的识别，是当前各种深度卷积神经网络的...

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技术小能手

2018-05-10

4421浏览量

独家 | 一文读懂深度学习

Figure1. Deep learning导图

前言

深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics)，之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism)，第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(A...

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行者武松

2017-08-01

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【何恺明最新论文】非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

大神 Kaiming He 日前在 arXiv 上新挂出来一篇论文，标题延续了一贯的简洁风格，叫做《非局部神经网络》(Non-local Neural Networks)。

这是一篇 CMU 与 FAIR 合作的论文，第一作者是 CMU 的 Xiaolong Wang，其他两位作者是 Ross G...

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技术小能手

2017-11-23

1543浏览量