很多 cnn 的材料都是非常误导人的，只画一个平面扫描的过程。真实的cnn过程，就是不断扫描，同时 特征通道数 不断增加，就是下图越变越厚的意思。为什么要增加特征通道数，因为这 …

卷积神经网络（CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 …

May 5, 2021 · Dabei fiel mir auf, dass "CNN International Europe" nicht mehr in der Liste ist, obwohl Lyngsat "sagt", dass das PX auf 11627V in SD (und ohne Verschlüsselung) vorhanden …

而cnn通过卷积操作能够更好地保留和利用这些空间信息。 难以反映平移不变性： 对于图像识别任务，对象出现在图像中的具体位置并不重要，只要能够识别出对象的特征就行。cnn由于权重 …

我认为attention和CNN是“形似而神不似”，如果再给attention加个“self”前缀，那就又不太一样了。 首先说attention和CNN“形似”的问题。无论是attention机制还是CNN中的卷积（亦或是全连 …

Mar 3, 2021 · 本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一、神经网络类别. 一般的，神经网络模型基 …

Jan 27, 2021 · CNN在训练时，loss一直下降，但准确率一直非常低而且不提高怎么办？ PyTorch框架 25个类别的分类任务，CNN+FC，一共100个epoch，batchize = 16， …

我的经验：看loss曲线，如果train loss和val loss都还有下降空间，就继续加大epoch，如果基本平了，加大epoch用处也不大了，如果train loss降val loss降着降着上升了，这说明，模型在val …

个人理解和简单总结. 根据上面一些经典的CNN结构图和大神们paper里面的CNN模型图，可以看出大家还是在参考经典CNN结构的基础上作出自己的一些变化：例如Cold Start paper模仿ZF …

人脸识别：cnn在人脸识别领域取得了显著的成果。通过训练cnn模型来学习人脸的特征表示，可以实现人脸识别、人脸验证和人脸检测等任务。 图像分割：cnn可用于图像分割，将图像中的每 …