Visualizing and Understanding Convolutional Networks(ZF-Net)解讀
會議： ECCV 2014 Introduction 自從AlexNet出現出現之後，大量的CNN都冒出來取得了很好的分類效果，但是，存在有兩個問題，一個是對CNN爲什麼能夠表現得如此之好並不清楚；二是他們的表現怎麼能夠提升；這篇論文探索的就是這兩個問題，同時提出的ZF-Net取得了ILSVRC 2013圖像分類冠軍。 CNN成功的要素主要有三個方面的原因，（1）有大得多的訓練集和帶標籤的百萬級樣
相關文章
- 1. Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 2. 《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》閱讀理解
- 3. ZFNet: Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 4. 淺談《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》
- 5. Visualizing and Understanding Convolutional Networks筆記
- 6. Understanding and Visualizing Convolutional Neural Networks
- 7. [ZFNet論文閱讀] Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 8. 【論文快讀】Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 9. Visualizing and Understanding Convolutional Networks閱讀筆記
- 10. 對《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》理解
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • W3C RDF and OWL 活動 - W3C 教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
相關標籤/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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 2. 《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》閱讀理解
- 3. ZFNet: Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 4. 淺談《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》
- 5. Visualizing and Understanding Convolutional Networks筆記
- 6. Understanding and Visualizing Convolutional Neural Networks
- 7. [ZFNet論文閱讀] Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 8. 【論文快讀】Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- 9. Visualizing and Understanding Convolutional Networks閱讀筆記
- 10. 對《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》理解