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SENet Squeeze-and-Excitation NetworksJie Hu, Li Shen, Gang Sun 摘要 卷積神經網絡顧名思義就是依賴卷積操作，使用局部感受區域（local receptive field）的思想融合空間信息和通道信息來提取包含信息的特征。有很多工作從增強空間維度編碼...
...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考...
...使用，提升它們的性能，但不會增加計算成本。經典的DenseNet、ResNet、ResneXt、SENet等等，都能用它來助攻。這就相當于給深度學習模型加了個buff，或者說，喂下了一顆大力丸。同時，它還可以算是遷移學習的替代品。在一個數據...
...卷積這是ImageNet 2017 競賽 Image Classification 任務的冠軍模型SENet的核心模塊，原文叫做Squeeze-and-Excitation，我結合我的理解暫且把這個卷積稱作特征重標定卷積。和前面不同的是，這個卷積是對特征維度作改進的。一個卷積...
...E 模型是該團隊參賽作品的基礎。他們研發了多個版本的 SENet，比如 SE-ResNet，SE-ResNeXt 和 SE-Inception-ResNet，在增加少量運算和 GPU 內存的基礎上，這明顯超過了它們的非 SE 對應部分。該團隊在驗證數據集中達到了 2.3% 的 top-5 誤差...
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...
