1x1

深度学习笔记(二)——VGG

深度学习笔记(二)——VGG文章目录深度学习笔记(二)——VGG闲聊前言网络结构结构参数结构图模型解释为什么使用3x3的卷积核1X1卷积核全连接转卷积代码实现引用相关的库使用GPU读入自定义数据集构建VGG16
听竹先生·2020-06-20 22:28

TensorFlow2.1入门学习笔记(14)——卷积神经网络InceptionNet, ResNet示例

6.67%InceptionNet引入了Inception结构块，在同一层网络内使用不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力使用了批标准化缓解了梯度消失InceptionV1（GoogleNet）——构建了1x1
Moon小木·2020-06-19 00:00

[Leetcode 每日精选](本周主题-并查集) 959. 由斜杠划分区域

可以帮助大家扩展思维.大家在我的公众号"每日精选算法题"中的聊天框中回复并查集就能看到该系列当前已经更新的文章了大家有什么想法建议和反馈的话欢迎随时交流,包括但不限于公众号聊天框/知乎私信评论等等~题目描述在由1x1
随便发挥·2020-06-13 08:46

leetcode:由斜杠划分区域

题目来源:力扣题目描述：在由1x1方格组成的NxN网格grid中，每个1x1方块由/、\或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。（请注意，反斜杠字符是转义的，因此\用“\”表示。）。
zhangxiaojiakele·2020-05-07 14:12

word2vec

那是target作为1X1矩阵输入？毕竟在我的理解中输入层神经元节点数对应着输入向量的维度。A:你好，输入就是一个词向量，输出是若干词向量。
qzlydao·2020-04-27 09:44

10、列表生成式

10.1生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
橙子爱上柠檬·2020-04-14 14:38

10-1生成列表

要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
OoYoO·2020-04-11 10:25

Android 窗口小部件实现（一）

与传统的app不一样的是，app的样子就1X1这个小部件可以铺满你整个界面。这个就是尺寸对照表。那么就进入正题了，怎么实现呢？
lovesosoi·2020-04-06 23:32

五分钟商学院049｜造势营销

造势营销的核心是，找到一个支点，用最小的力气（支点），撬动大众的传播势能，从传统1+1=2的传播策略，上升为1x1=100的跳跃。
麦子没熟·2020-04-05 08:12

MATLAB笔记-基础知识：矩阵与数值计算

标量以1x1矩阵表示。基本数据类型：数值型，包括实数和虚数。MATLAB默认数据类型为双精度（double）型。format命令可以用来改变显示的格式而不影响运算过程。
鸽子爱学习·2020-04-02 22:00

发电机差动保护

Ir=4*Ie=4*3.78=15.12A,Id差动动作门槛=0.2*Ie=0.756A,Id速断定值=4*Ie=4*3.78=15.12A,接一组开出量如发电机差动出口，1X1
静静哨兵·2020-04-02 11:16

10、列表生成式

1、生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
0e90ce1fa3cc·2020-04-01 23:21

Python之列表生成式

1.生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
ChinaGoodStaff·2020-03-23 16:32

卷积神经网络——传统卷积网络和残差网络

这是吴恩达老师的第二部分视频的学习笔记1概述问题1.1带着这样的问题来看笔记传统的卷积神经网络的构成残差网络和普通网络的区别1x1卷积的作用1.2上面问题的答案传统的CNN网络由卷积层、池化层、全连接层和判别层
欠我的都给我吐出来·2020-03-23 01:49

【每日算法Day 70】图解算法：小学生都会的数块数问题，你会吗？

题目链接LeetCode959.由斜杠划分区域[1]题目描述在由1x1方格组成的NxN网格grid中，每个1x1方块由/、\或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。
算法码上来·2020-03-15 11:34

Autolayout-Autoresizing与Autolayout

屏幕的一些基本常识1.ios屏幕适配的尺寸iPhone的尺寸3.5inch、4.0inch、4.7inch、5.5inchiPad的尺寸7.9inch、9.7inch2.点和像素的关系非retina屏幕之中：1个点由1x1
落寒z·2020-03-14 16:45

30年的梦

我就给龙姐发短信说，龙姐我已经到了，在门口等你，黑色的车，车牌号1x1。龙姐回复说，好的，马上出
三金九·2020-03-01 22:24

Perl 6中的列表解析

生成1x1,2x2,3x3,...,10x10的列表：($_**2for1..10);for语句前面还可以添加if修饰符，这样我们就可以仅筛选出偶数的平方：($_**2if!
焉知非鱼·2020-02-26 06:27

ResNet 论文中的一个关于 1x1 conv 的细节

早上拓哥考了我几个问题，记录一下：拓：立峰，说一下1x1卷积层的作用。我：我第一次碰见1x1卷积层是在深层resnet中的bottle-neck结构（见下图）。
月牙眼的楼下小黑·2020-02-23 14:16

14. Python | 高级特性_列表生成式

，要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]可以用list(range(1,11))：>>>list(range(1,11))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
家和万事亨·2020-02-23 10:16

python学习进度9（列表生成式，生成器和迭代器）

，要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]可以用list(range(1,11))：>>>list(range(1,11))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
呵呵刀呵呵·2020-02-11 23:00

leetcode练习-959. 由斜杠划分区域(并查集+像素)

在由1x1方格组成的NxN网格grid中，每个1x1方块由/、\或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。（请注意，反斜杠字符是转义的，因此\用“\”表示。）。返回区域的数目。
始七月上·2020-02-11 17:37

雷军：小米10是首款支持8x8 MU-MIMO的手机

WiFi6在一个通讯周期内，同时跟8台1x1的设备或4台2x2的设备同时完成数据传输。此外，小米10全系将配备LPDDR5内存，小
TechWeb·2020-02-09 00:00

python--列表生成式

生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
石明昊·2020-02-06 20:00

从头学pytorch(十七):网络中的网络NIN

,AlexNet,VGG设计思路上的共同之处,是加宽(增加卷积层的输出的channel数量)和加深(增加卷积层的数量),再接全连接层做分类.NIN提出了一个不同的思路,串联多个由卷积层和'全连接层'(1x1
core!·2020-01-14 14:00

iOS项目瘦身

一、针对图片资源进行优化1.删除不需要的一倍图，一倍图是针对iPhone4和以及更早的iPhone3时代的1X1非Reatina屏幕的适配，考虑到市场上这种手机的用户几乎已经不存在，而且2X图片也可以自动去适配
阿拉丁爱吃鱼·2020-01-05 12:40

RFCN-tensorflow的源码

源码地址：https://github.com/xdever/RFCN-tensorflow简单结构：k^2(C+1)的conv:ResNet101的最后的输出是WxHx1024，用K^2(C+1)个1x1
yanghedada·2020-01-04 12:23

学习笔记TF032:实现Google Inception Net

模型层数更深，表达能力更强，去除最后全连接层，用全局平均池化层(图片尺寸变1x1)，参数大减，
利炳根·2020-01-04 04:55

百度链接提交-js代码推送批量推送版

当有用户访问你的网页时，这个脚本就会从百度下载一个1x1的gif，同时记录页面此时此刻的URL地址。2自动推送脚本
PHP菜鸟-小鸡鸡·2020-01-01 19:00

列表生成式

简单有效的创建list二、格式三、例子1.生成一个list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]print(list(range(1,11)))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]生成[1x1,2x2,3x3
YYece·2020-01-01 18:07

CNN中，1X1卷积核到底有什么作用呢？

发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放，因为1X1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动，就相当于给输入数据乘以一个系数。
zhwhong·2019-12-30 10:09

进制运算

42+3=53+3=61+4=52+4=63+4=104+4=111+5=62+5=103+5=114+5=125+5=131+6=102+6=113+6=124+6=135+6=146+6=15乘法表1x1
泡个馒头·2019-12-20 23:00

【python☞8】列表生成式--学习笔记

生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
_王子_·2019-12-19 10:42

Lintcode364 Trapping Rain Water II solution 题解

Givennxmnon-negativeintegersrepresentinganelevationmap2dwheretheareaofeachcellis1x1,computehowmuchwateritisabletotrapafterraining.给定nxm非负整数，表示二维的海拔地图，每个单元的面积是1x1
程风破浪会有时·2019-12-18 00:31

button背景图片拉伸不变形

(UIImage)resizableImage:(NSString)imageName{UIImageimage=[UIImageimageNamed:imageName];//取图片底部的1x1进行拉伸中部是
一笑wangx·2019-12-15 22:40

尺寸仅0.3mm 米粒都比它大，全球最小电脑面世

【环球网科技报道】据英国《每日邮报》6月22日报道，密歇根大学制造出了只有0.3毫米长的计算机，在微型计算机领域完全超越了IBM公司在今年3月展示1x1毫米的计算机，俨然成为世界上最小的计算机。
每天科技创新·2019-12-14 22:38

Python第八堂笔记--生成列表

但如果要生成[1x1,2x2,3x3,...,10x10]怎么做?>>>L=[]>>>forxinrange(1,11):...L.append(x*x)...
六个周·2019-12-12 22:20

图片响应式解决方案

retina屏一个1x1的
RichardBillion·2019-12-12 07:10

乘法的小技巧

解:1x1=12+3=52x3=612×13=156２、头同尾合十(头数相同，尾数相加等于10)口诀：头加１后，再乘头，尾乘尾。例：
Joy心录·2019-12-02 00:42

全连接层通俗讲解

在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的
weixin_42713739·2019-11-14 14:42

一行Python代码实现99乘法表

print("\n".join(["\t".join(["%sx%s=%s"%(x,y,x*y)forxinrange(1,y+1)])foryinrange(1,10)]))效果如下:1x1=11x2
扉亦般先生·2019-11-13 11:10

迭代器，生成器，列表生成式

，要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]可以用list(range(1,11))：>>>list(range(1,11))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
股锅·2019-11-08 19:31

网易2019秋季校园招聘编程题-俄罗斯方块

荧幕上一共有n列，每次都会有一个1x1的方块随机落下，在同一列中，后落下的方块会叠在先前的方块之上，当一整行方块都被占满时，这一行会被消去，并得到1分。
青春作伴_wii·2019-11-04 13:57

轻量级CNN模型之squeezenet

//arxiv.org/abs/1602.07360和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"firemodule"的卷积方式.设计策略主要用1x1
core!·2019-10-31 17:00

Mobile-Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Vision Applications

其贡献在于使用深度可分离卷积和1x1卷积代替传统的2d图像卷积，来构造轻型权重深度神经网络。在资源和准确率的权衡方面做了大量的实验并且相较于其他在ImageNet分类任务上著名的模型有很好的表现。
假言命题·2019-10-17 18:07

Network in Network(2013)，1x1卷积与Global Average Pooling

目录写在前面mlpconvlayer实现GlobalAveragePooling网络结构参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN写在前面《NetworkinNetwork》简称NIN，出自颜水成老师团队，首次发表在arxiv的时间为2013年12月，至20190921引用量为2871（googlescholar）。NIN的网络结构仍是在AlexNet基础上修改而来，其主要创新点
进击的小学生·2019-10-11 17:00

Network in Network(2013)，1x1卷积与Global Average Pooling

目录写在前面mlpconvlayer实现GlobalAveragePooling网络结构参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN写在前面《NetworkinNetwork》简称NIN，出自颜水成老师团队，首次发表在arxiv的时间为2013年12月，至20190921引用量为2871（googlescholar）。NIN的网络结构仍是在AlexNet基础上修改而来，其主要创新点
shine-lee·2019-10-11 17:00

python入门八（列表生成式）【8-1 生成列表】

生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
ucas_python·2019-09-27 14:00

列表生成式

举个栗子：要生成list[1,2,3,4,5,6,7]可以用list(range)函数l(range(1,8))print(l)>[1,2,3,4,5,6,7]如果要生成[1x1,2x2,3x3…10x10
Jayj1997·2019-09-06 13:38

MobileNet v1-v2的理解

v1:（1）单片卷积+1x1通道改维度；（2）宽度因子a+分辨率因子b；（以最低的精度损失换取大量的参数减少）v2:（1）加入残差结构（先升维：增加信息量，再降维度：较少参数，与Resnet相反），增加梯度传播
陈路飞·2019-08-21 16:52
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他