DenseNet Densely Connected Convolutional NetworksGao Huang, Zhuang Liu, Kilian Q. Weinberger, Laurens van der Maaten Caffe实现：https://github.com/binLearnin... 摘要 近期的一些工作表明，如果在网络层之间加上快捷连接（shorter connec...
...出了一种新的网络内部连接的拓扑结构。通过考察ResNet和DenseNet与HORNN（higher order recurrent neural network）之间的等价性，我们发现ResNet可以重复利用网络中的特征，而DenseNet可以探索新的特征，这两个特性都有助于网络学习到好的...
...的论文，它介绍了一种新型卷积网络架构，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精炼的特征。北大杨一博等研究者提出的这种 CliqueNet 不仅有前向的密集型连接，同时还有反向的密集型连接来精炼前面层级的信息。根据杨一博向机器之...
...图片被分为256类，每个类别的图片超过80张。 为什么要用Densenet121模型？ 本项目使用在PyTorch框架下搭建的神经网络来完成图片分类的任务。由于网络输出的类别数量很大，简单的网络模型无法达到很好的分类效果，因此，本项...
...纷纷提出性能更优越的 CNN 网络，如 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 等。由于神经网络的性质，为了获得更好的性能，网络层数不断增加，从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG，再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层，再到 152 层 ResNet，更有上千层的 ...
...来更多的好处，这里可以参考一个PPT：极深网络（ResNet/DenseNet）: Skip Connection为何有效及其它 ，以及我的一篇文章：为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何能解决梯度弥散问题。 ，大家可以结合下面的评论进行思...
...一，这篇论文已经被引用了超过20000次。不过，网友称，DenseNet (https://arxiv.org/abs/1608.06993, 3000 + 引用) 和 Wide ResNets (https://arxiv.org/abs/1605.07146， ~1000 引用) 都没有使用这个结果。甚至在何恺明最近的一篇论文中，也没有使用这个结...
...层 全连接层 经典结构 LeNet AlexNet ZFNet GoogLeNet VGG ResNet DenseNet 循环神经网络 RNN 循环层 经典结构 LSTM GRU BiLSTM 注意力 Seq2Seq 自编码器 栈式自编码器 稀疏自编码器 去噪自编码器 变分自编码器 生成对抗网络 GAN DCGAN ...
...层 全连接层 经典结构 LeNet AlexNet ZFNet GoogLeNet VGG ResNet DenseNet 循环神经网络 RNN 循环层 经典结构 LSTM GRU BiLSTM 注意力 Seq2Seq 自编码器 栈式自编码器 稀疏自编码器 去噪自编码器 变分自编码器 生成对抗网络 GAN DCGAN ...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
