Dual Path Networks（2017）综述
1、 为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? 通过利用rnn探索resnet的相加和densenet的连接的本质作用。根据他们的有点设计一个融合他们各自优点的网络。 2、 他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ? 做各种假设的前提下分别将resnet和densenet等效为rnn，通过观察等效后的rnn网络得出resnet有利于特征重用，Densenet有利于探索新特征。根据这
相关文章
- 1. Dual Path Networks
- 2. 论文笔记：Dual Path Networks
- 3. Dual Path Networks双分支网络
- 4. 解读Dual Path Networks（DPN，原创）
- 5. Dual Path Network（DPN）
- 6. MobileNets（v1）: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications（2017）论文综述
- 7. 基于Dual Path Networks（DPN）的图像识别模型实践
- 8. DPN（Dual Path Network）算法
- 9. Collaborative Deep Embedding via Dual Networks
- 10. 图神经网络（Graph neural networks）综述
- 更多相关文章...
- • SVG
- SVG 教程 - • ASP Path 属性 - ASP 教程
- • Java Agent入门实战（二）-Instrumentation源码概述
- • 算法总结-回溯法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Dual Path Networks
- 2. 论文笔记：Dual Path Networks
- 3. Dual Path Networks双分支网络
- 4. 解读Dual Path Networks（DPN，原创）
- 5. Dual Path Network（DPN）
- 6. MobileNets（v1）: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications（2017）论文综述
- 7. 基于Dual Path Networks（DPN）的图像识别模型实践
- 8. DPN（Dual Path Network）算法
- 9. Collaborative Deep Embedding via Dual Networks
- 10. 图神经网络（Graph neural networks）综述