目录模型剪枝一. 基础回顾二. Pruning Filters for Efficient ConvNets三. Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming四. Rethinking the Value of Network Pruning 模型剪枝 一. 基础回顾 首先回顾一下卷积的过程，输入：\(x=[16,3,224,224]\)，卷积核：\(k
导言： 传统的卷积网络在一个前向过程中每层只有一个连接，ResNet增加了残差连接从而增加了信息从一层到下一层的流动。FractalNets重复组合几个有不同卷积块数量的并行层序列，增加名义上的深度，却保持着网络前向传播短的路径。相类似的操作还有Stochastic depth和Highway Netwo
目录 一、前言二、对比学习三、主要论文（附代码分析）1. AMDIM ([Bachman](https://arxiv.org/pdf/1906.00910.pdf) *et al.* 2019)2. SIMCLR ([Geoffrey Hinton](https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf) *et al* 2020)3.MOCO ([Kaiming He](https://ieeexplore.ieee.org/docu
前言 在《Polar Code（2）编码原理》中详细阐述了Polar Code的编码原理。为了更好的理解编码的过程，本文将给出一个编码实例。 设码长 N = 8 N=8
目录 前言一、GoogLeNet背景介绍二、Inception网络结构2.1 Inception v12.2 Inception v22.3 Inception v32.4 Inception v4，Inception ResNet2.4.1 Inception v42.4.2 Inception-ResNet 前言 这是入门CV的第三篇，尽量做到通俗易懂，该篇是目前写的内容最多的文章，体会了什
一般而言，我们需要对输入进行归一化，保证输入的特征在都分布在0-1或者-1 - +1，这样可以加快收敛，防止因某一个特征数值大造成的模型过拟合或欠拟合问题。 但深度学习因为模型深度深，常常会出现梯度爆炸或梯度消失问题，如果对每一层输入都进行特征的归一化，可以有效地解决这个问题。 Batch
NIPS2018的一篇文章，探究Batch Normalization起作用的背后原因。作者的结论是BN对缓解ICS问题作用非常微弱，BN的作用在于使得优化过程的landscape更光滑，其他的一些归一化方法也可以达到这样的效果。 Batch Normalization通过增加额外的层，控制层输入的均值和方差从而稳定
引自：https://www.seotest.cn/jishu/36125.html BN被广泛应用于深度学习的各个地方，由于在实习过程中需要修改网络，修改的网络在训练过程中无法收敛，就添加了BN层进去来替换掉LRN层，网络可以收敛。现在就讲一下Batch Normalization的工作原理。 BN层和卷积层，池化层一样都是一个网络层。
文章目录1 驱动时序2 仿真架构3 Matlab Function4 仿真结果 1 驱动时序 按照SPWM的驱动方式，驱动时序基本有整步，半步和细分驱动三种，下面简单介绍整步驱动； A+ B+ A- B- 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 仿真架构 这个仿真是matlab自带的demo，整步方式来驱动
批处理归一化(BN)已经成为许多先进深度学习模型的重要组成部分，特别是在计算机视觉领域。它通过批处理中计算的平均值和方差来规范化层输入，因此得名。要使BN工作，批大小必须足够大，通常至少为32。但是，在一些情况下，我们不得不满足于小批量: 当每个数据样本高度消耗内存时，例如视
今天粉兔同学问了一个问题：如何证明贝尔数的 Touchard’s Congruence 性质： Bn+p≡Bn+1+Bn(modp) B_{n+p} \equiv B_{n+1} + B_n \pmod p Bn+p≡Bn+1+Bn(modp) 其中 ppp 是质数，BnB_nBn 是贝尔数。 为了证明这个问题，我们首先证明一个引理： 引理 1：∑k{pk}xk≡x+xp(modp)
Homework: bigger files for xv6 修改param.h： #define FSSIZE 20000 // size of file system in blocks 修改fs.h： #define NDIRECT 11 #define NINDIRECT (BSIZE / sizeof(uint)) #define NDINDIRECT (NINDIRECT * NINDIRECT) #define MAXFILE (NDIRECT + NINDIRECT + N
简介 3D展示有以下几种常见情况： multi-view images(多视角的图片)+2D CNN：图片表示3D数据存在失真。 vulmetric data（3D体素）+3D CNN：voxel的分辨率太小，不同物体区别不大，分辨率太高，复杂度太高。 mesh data+GNN：图卷积神经网络处理网格数据。 image depth+ CNN：带有深度的图片信息 point
特征缩放 to do Batch Normalization原理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 https://zhuanlan.zhihu.com/p/69659844 背景 对深层神经网络的训练调参困难且复杂，深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是网络中层与层之间存在高度的关联性与耦合性 网络中层与层
unzip master.zipcd GmSSL-master/./config --prefix=/usr/local/gmssl --openssldir=/usr/local/gmssl no-shared //“--prefix=/usr/local/gmssl” 指定安装路径 “no-shared” 只编译静态库，不编译动态库，解决和openssl兼容问题makemake install 进入安装后的目录查看安装结果
两个基本块 dense_block【宽高不变，通道数改变】:一个遍历block块（以121为例，传来blocks块[6,12,24,16]） 进入conv_block结构，其中生长率为32，每个稠密层输出的特征维度是32 BN（标准化）+r
您可能会感到惊讶，但这是有效的。 最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。 这个主意立刻引起了我的注意。 到目前为止，我从未将
Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络。对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好，但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题，如梯度消失/弥散（gradient vanishing/exploding）。当然除此之外，实验结果也表明越
线性移位寄存器(LFSR) 定义 一个n级寄存器是一个由n个存储单元b1,b2,……,bn和一个计算单元f(b1,b2,……,bn)构成的装置, bn+1=f(b1,b2,……,bn) 若f为线性函数 f(b1,b2,……,bn)=t1b1+t1b2+……+tn*bn 称为线性反馈寄存器，即为LFSR 其中ti=0,1,ti的作用相当于一个开关，用断开和
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/computerme/article/details/80836060 ———————————————— BN在如今的CNN结果中已经普遍应用，在tensorflow中可以通过tf.layers
批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间
前言 虽说在学OI的时候学到了非常多的有递归结构的算法或方法，也很清楚他们的复杂度，但更多时候只是能够大概脑补这些方法为什么是这个复杂度，而从未从定理的角度去严格证明他们。因此借着这个机会把主定理整个梳理一遍。 介绍 主定理（Master Theorem)提供了用于分析一类有递归结构算
欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】 专栏——深度学习入门笔记 声明 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并
工作报告 论文阅读： 1.《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 主要是恶补→。→，之前学的的太少，BN一直有一点了解，花一点时间具体学习一下。 BN主要是用来加速网络收敛及防止梯度消失等神经网络常见的问题。 简单
本文针对兰伯特方程给出具体的算法，并不打算给出详细的过程。各位读者可参照此算法及相应的代码进行编程计算。 介绍 见下图，仅考虑中心天体C的万有引力，飞行器从P1P_1P1点飞行到P2P_2P2点，飞行时间为Δt\Delta tΔt。起点P1P_1P1的地心距为r1r_1r1,终点P2P_2P2的地心
