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- 前面说了logistic模型的决策边界是线性的,所以无法很好的完成决策边界是非线性的分类任务。直观上看,一条线不行,用二条线就可以更好的完成这个分类任务,如下:所以,首先建立两个logistic模型,这两个logistic模型的决策边界为图上所示的两条直线。然后以这两个logistic模型的结果作为输入,建立一个logistic回归模型,这个模型用于判断观测点在两条直线中所处的位置。可以写代... 前面说了logistic模型的决策边界是线性的,所以无法很好的完成决策边界是非线性的分类任务。直观上看,一条线不行,用二条线就可以更好的完成这个分类任务,如下:所以,首先建立两个logistic模型,这两个logistic模型的决策边界为图上所示的两条直线。然后以这两个logistic模型的结果作为输入,建立一个logistic回归模型,这个模型用于判断观测点在两条直线中所处的位置。可以写代...
- @toc 摘要DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型。该模型解决了Transformer难以训练的问题,三天内使用4块GPU,完成了ImageNet的训练,并且没有使用外部数据,达到了SOTA水平。DEiT提出的蒸馏策略只增加了对token的蒸馏,没有引入其他的重要架构。如下图:蒸馏令牌与类令牌的使用类似:它通过自注意力与其他令牌交互,并在最后一层后由网络... @toc 摘要DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型。该模型解决了Transformer难以训练的问题,三天内使用4块GPU,完成了ImageNet的训练,并且没有使用外部数据,达到了SOTA水平。DEiT提出的蒸馏策略只增加了对token的蒸馏,没有引入其他的重要架构。如下图:蒸馏令牌与类令牌的使用类似:它通过自注意力与其他令牌交互,并在最后一层后由网络...
- @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MobileOne实战:使用MobileOne实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py. 导入项目使用的库import jsonimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch... @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:MobileOne实战:使用MobileOne实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py. 导入项目使用的库import jsonimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch...
- @[toc] 摘要论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址:https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本:https://github.com/shoutOutYangJie/MobileOne特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。随着YoloV6和YoloV7的使用,这... @[toc] 摘要论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址:https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本:https://github.com/shoutOutYangJie/MobileOne特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。随着YoloV6和YoloV7的使用,这...
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- @toc 摘要GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络,速度和MobileNetV3相似,但是识别的准确率比MobileNetV3高,在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.11907作者解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275开源... @toc 摘要GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络,速度和MobileNetV3相似,但是识别的准确率比MobileNetV3高,在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.11907作者解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275开源...
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