經典神經網絡的改進點
什麼是facenet 谷歌人臉檢測算法，發表於 CVPR 2015，利用相同人臉在不同角度等姿態的照片下有高內聚性，不同人臉有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 數據集上準確度達到 99
什麼是MobileNet模型 MobileNet模型是Google針對手機等嵌入式設備提出的一種輕量級的深層神經網絡，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。 對於一個卷積點而言： 假設
什麼是Xception模型 Xception是谷歌公司繼Inception後，提出的InceptionV3的一種改進模型，其改進的主要內容爲採用depthwise separable convolution來替換原來Incepti
什麼是InceptionV3模型 InceptionV3模型是谷歌Inception系列裏面的第三代模型，其模型結構與InceptionV2模型放在了同一篇論文裏，其實二者模型結構差距不大，相比於其它神經網絡模型，Inceptio
什麼是MobileNetV2模型 MobileNet模型是Google針對手機等嵌入式設備提出的一種輕量級的深層神經網絡，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。 MobileNetV2
什麼是EfficientNet模型 2019年，谷歌新出EfficientNet，網絡如其名，這個網絡非常的有效率，怎麼理解有效率這個詞呢，我們從卷積神經網絡的發展來看： 從最初的VGG16發展到如今的Xception，人們慢慢發
什麼是殘差網絡 Residual net(殘差網絡)： 將靠前若干層的某一層數據輸出直接跳過多層引入到後面數據層的輸入部分。 意味着後面的特徵層的內容會有一部分由其前面的某一層線性貢獻。 其結構如下： ResNet50有兩個基本
