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将程序执行过程中发生的不正常情况成为异常**。Java使用统一的异常机制来提供一致的错误报告模型,从而使程序更加健壮。
java语言的多态性让我们可以把某些只能在运行时确定的类型在编译时使用父类或者父接口表示,这确实解决了很多问题。但有时程序员在声明某些变量时不知道它的具体父类或父接口,只能选择公共父类Object类型,这很不方便。
`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。
所谓代理,就是替别人完成一些事情。在Java开发中,我们也会遇到一些代理类的场景,这些代理类可以帮其他被代理类完成一些它没有或不方便完成的事情,而且还不会改变被代理类原来的功能。这样的场景有很多,如最常见的场景有权限过滤、添加日志、事务处理等。
Java8最具革命性的两个新特性是Lambda表达式和Stream API,它们都是基于函数式编程的思想,函数式编程给Java注入了新鲜的活力。