暂时未有相关云产品技术能力~
硕士在读,熟悉分布式、容器、微服务等
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MobileNet模型基于深度可分离卷积,这是一种分解卷积的形式,将标准卷积分解为深度卷积和`1*1`的点卷积。对于MobileNet,深度卷积将单个滤波器应用于每个输入通道,然后,逐点卷积应用`1*1`卷积将输出与深度卷积相结合。
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关于残差结构的不同尝试
在本文中,我们系统地研究了模型缩放,并确定仔细平衡网络深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察,我们提出了一种新的缩放方法,该方法使用简单但高效的复合系数统一缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了这种方法在扩展 MobileNets 和 ResNet 方面的有效性。
这篇文章介绍了EfficientNetV2,与以前的模型相比,它具有更快的训练速度和更好的参数效率。为了开发这些模型,我们结合使用训练感知神经架构搜索和缩放,共同优化训练速度和参数效率。这些模型是从富含新操作(如 Fused-MBConv)的搜索空间中搜索的。我们的实验表明,EfficientNetV2 模型的训练速度比最先进的模型快得多,同时体积缩小了 6.8 倍。
在这项工作中,我们**提出了一种新的网络设计范式**。我们的目标是帮助促进对网络设计的理解,并发现跨环境通用的设计原则。我们不是专注于设计单个网络实例,而是设计参数化网络群体的网络设计空间。整个过程类似于经典的网络手动设计,但提升到了设计空间级别。使用我们的方法,我们探索了网络设计的结构方面,并**得出了一个由简单、规则的网络组成的低维设计空间,我们称之为** ==RegNet==。
由于内存和计算资源有限,在嵌入式设备上部署卷积神经网络 (CNN) 很困难。特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征,但在神经架构设计中很少被研究。**本文提出了一种新颖的 Ghost 模块,可以从廉价的操作中生成更多的特征图。基于一组内在特征图,我们应用一系列成本低廉的线性变换来生成许多ghost特征图,这些特征图可以充分揭示内在特征的信息。所提出的 Ghost 模块可以作为一个即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。 Ghost 瓶颈旨在堆叠 Ghost 模块,然后可以轻松建立轻量级的 GhostNet。**
ConvNet和Vision Transformer的ImageNet分类结果。我们证明了标准的 ConvNet 模型可以实现与分层视觉 Transformer 相同的可扩展性,同时在设计上要简单得多。
我们的工作重新审视了规范的 ResNet (He et al., 2015),并研究了这三个方面,以试图解开它们。也许令人惊讶的是,我们发现训练和扩展策略可能比架构变化更重要,而且由此产生的 ResNet 与最近最先进的模型相匹配。**我们展示了表现最佳的缩放策略取决于训练方案,并提供了两种新的缩放策略:(1)在可能发生过度拟合的情况下缩放模型深度(否则宽度缩放更可取); (2) 提高图像分辨率的速度比之前推荐的要慢(Tan & Le,2019)**。使用改进的训练和扩展策略,我们设计了一系列 ResNet 架构 **ResNet-RS**,它比 TPU 上的 EfficientNets 快
在本文中,我们提出了一种架构,将这种见解提炼成一个简单的连接模式:为了确保网络中各层之间的最大信息流,我们**将所有层(具有匹配的特征图大小)直接相互连接**。为了保持前馈特性,**每一层都从所有前面的层获得额外的输入,并将其自己的特征图传递给所有后续层**。图 1 示意性地说明了这种布局。至关重要的是,与 ResNets 相比,我们在将特征传递到层之前从**不通过求和来组合特征**。相反,我们**通过连接(Concatenate操作)它们来组合特征
ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进
父类要体现所有子类的共同特征,在设计某些方法(行为特征或功能)时,我们发现父类中无法给出合理的具体实现,而应该交由子类来实现,那么这样的方法就应该设计为抽象方法,而包含抽象方法的类就必须为抽象类。
`java.io`包下有一个File类,File就是文件或文件夹。API中File的解释是文件和目录路径名的抽象表示形式,即通过指定路径名称来表示磁盘或网络中的某个文件或目录。也就是说,程序中的文件和目录都可以通过File类的对象来完成,如新建、删除、重命名文件和目录等。