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卷积块注意力模块(CBAM)在卷积神经网络中的应用示例
本文介绍了如何在卷积神经网络中使用卷积块注意力模块(CBAM),并提供了对Alexnet添加CBAM模块的示例,以增强网络的表现能力和性能。- 328
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权重归一化:简化神经网络优化的通用方法
本文介绍了一种称为权重归一化的神经网络优化方法,通过重新参数化权重向量来改善优化问题的条件,并加速随机梯度下降的收敛。该方法受到批量归一化方式的启发,但不引入任何相互依赖,并且在诸如LSTM的循环模型和对噪声敏感的应用中也具有良好的适用性。- 414
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神经网络剪枝优化方法及理论推导
本文介绍了利用二阶导数信息进行神经网络最小损失剪枝的方法,并提出了引入删除权重补偿概念的解决方案。通过理论推导,我们探讨了删除权重带来的误差定义,以及对目标函数的影响,从而为神经网络的优化提供了新的思路。- 343
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