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DenseNet Densely Connected Convolutional NetworksGao Huang, Zhuang Liu, Kilian Q. Weinberger, Laurens van der Maaten Caffe實現：https://github.com/binLearnin... 摘要 近期的一些工作表明，如果在網絡層之間加上快捷連接（shorter connec...
...出了一種新的網絡內部連接的拓撲結構。通過考察ResNet和DenseNet與HORNN（higher order recurrent neural network）之間的等價性，我們發現ResNet可以重復利用網絡中的特征，而DenseNet可以探索新的特征，這兩個特性都有助于網絡學習到好的...
...的論文，它介紹了一種新型卷積網絡架構，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精煉的特征。北大楊一博等研究者提出的這種 CliqueNet 不僅有前向的密集型連接，同時還有反向的密集型連接來精煉前面層級的信息。根據楊一博向機器之...
...圖片被分為256類，每個類別的圖片超過80張。 為什么要用Densenet121模型？ 本項目使用在PyTorch框架下搭建的神經網絡來完成圖片分類的任務。由于網絡輸出的類別數量很大，簡單的網絡模型無法達到很好的分類效果，因此，本項...
...紛紛提出性能更優越的 CNN 網絡，如 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 等。由于神經網絡的性質，為了獲得更好的性能，網絡層數不斷增加，從 7 層 AlexNet 到 16 層 VGG，再從 16 層 VGG 到 GoogLeNet 的 22 層，再到 152 層 ResNet，更有上千層的 ...
...來更多的好處，這里可以參考一個PPT：極深網絡（ResNet/DenseNet）: Skip Connection為何有效及其它 ，以及我的一篇文章：為什么ResNet和DenseNet可以這么深？一文詳解殘差塊為何能解決梯度彌散問題。 ，大家可以結合下面的評論進行思...
...一，這篇論文已經被引用了超過20000次。不過，網友稱，DenseNet (https://arxiv.org/abs/1608.06993, 3000 + 引用) 和 Wide ResNets (https://arxiv.org/abs/1605.07146， ~1000 引用) 都沒有使用這個結果。甚至在何愷明最近的一篇論文中，也沒有使用這個結...
...層 全連接層 經典結構 LeNet AlexNet ZFNet GoogLeNet VGG ResNet DenseNet 循環神經網絡 RNN 循環層 經典結構 LSTM GRU BiLSTM 注意力 Seq2Seq 自編碼器 棧式自編碼器 稀疏自編碼器 去噪自編碼器 變分自編碼器 生成對抗網絡 GAN DCGAN ...
...層 全連接層 經典結構 LeNet AlexNet ZFNet GoogLeNet VGG ResNet DenseNet 循環神經網絡 RNN 循環層 經典結構 LSTM GRU BiLSTM 注意力 Seq2Seq 自編碼器 棧式自編碼器 稀疏自編碼器 去噪自編碼器 變分自編碼器 生成對抗網絡 GAN DCGAN ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
