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文章目录前言SE（cSE）sCEscCE模型复杂度分析分割结果展示参考前言在分割领域，目前的网络改进方式一般是改进encoding层，或者是改进跨层连接的方式；但是此篇论文受到SE(squeeze&excitation)模块的提示，提出了另外三种模式sSE,cSE,scSE，来对网络特征进行调整，重视（加大权重）重要的特征图...
SENet模块是2017年国内汽车自动驾驶公司Momentum即魔门塔在CVPR2017上提出的，参考文章地址地址：SENet参考文章cSENet，sSENet，csSENet是三种SENet的变体模块，是在CVPR2018上提出的，论文地址：《ConcurrentSpatialand
这篇论文里提出的剪枝技术需要构建一条剪枝流水线，这条流水线可以从随机初始化权重开始进行学习得到。该论文方法给每个网络层赋予标量门值，从而学习得到通道的重要性。该论文方法为了改善模型在稀疏正则化下的性能，对通道重要性做了优化。
DistillingtheKnowledgeinNeuralNetworkGeoffreyHinton,OriolVinyals,JeffDeanpreprintarXiv:1503.02531,2015NIPS2014DeepLearningWorkshop简单总结主要工作（What）“蒸馏”（distillation）：把大网络的知识压缩成小网络的一种方法...
表2.低秩模型及其基线模型在ILSVRC-2012数据集上的性能对比。缺陷：低秩方法很适合模型压缩和加速，该方法补充了深度学习的近期发展，如dropout、修正单元（rectifiedunit）和maxout。但是，低秩方法的实现并不容易，因为它涉及计算成本高昂的分解
基于SSE―CMM的电力生产系统安全性评估中图分类号：X931文献标识码：A文章编号：16749944（2016）080108051引言在21世纪，电力发展的福利已经深入人类生活的方方面面。在这种高科技高水平高效率的电力生产行业，对电力系统的安全管
作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。卷积神经网络的前世今生卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，Hubel和Wiesel对猫大脑中的视觉
香港中文大学（深圳）崔曙光教授的研究团队近日在国际顶级期刊《美国国家科学院院刊》（ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences）发表研究论文，提出了高效通信的联邦学习算法从而实现联邦学习在无线蜂窝网络中的部署。本项研究的...
基于优化消去的大规模RC网络模型降阶算法研究ModelOrderReductionforLargeScaleRCNetworksBasedonOptimalElimination(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位：计算机科学与技…
近日，港中大-商汤科技联合实验室的最新AAAI会议论文「SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeletonBasedActionRecognition」提出了一种新的ST-GCN，即时空图卷积网络模型，用于解决基于人体骨架关键点的人类动作识别问题。.该方法除了思路新颖之外，在标准的...
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