Статья, посвященная сетям сжатия и возбуждения (SENet), поясняет

Автор: Soroush Mehraban

Загружено: 2022-12-06

Просмотров: 11019

Описание:

В этом видео мы разбираем, как добавление нового типа блока в наши модели CNN может повысить их производительность, просто сосредоточившись на связях каналов.

Ссылка на статью: https://arxiv.org/abs/1709.01507

Содержание:
00:00 Введение
00:14 Интуиция
03:30 Предлагаемый оператор
05:45 Дополнение с использованием текущих архитектур
06:23 Сравнение результатов

Иконка создана Freepik с сайта flaticon.com

Статья, посвященная сетям сжатия и возбуждения (SENet), поясняет

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Статья с объяснением модуля внимания сверточного блока (CBAM)

Статья с объяснением модуля внимания сверточного блока (CBAM)

2017 Squeeze and Excitation Networks paper summary

2017 Squeeze and Excitation Networks paper summary

This Simple Optimizer Is Revolutionizing How We Train AI [Muon]

This Simple Optimizer Is Revolutionizing How We Train AI [Muon]

How AI Taught Itself to See [DINOv3]

How AI Taught Itself to See [DINOv3]

Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks

Receptive Fields: Why 3x3 conv layer is the best?

Receptive Fields: Why 3x3 conv layer is the best?

Groups, Depthwise, and Depthwise-Separable Convolution (Neural Networks)

Groups, Depthwise, and Depthwise-Separable Convolution (Neural Networks)

ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями

ConvNet превосходит Vision Transformers (ConvNeXt) Статья с пояснениями

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA]

How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA]

Хитрость репараметризации

Хитрость репараметризации

Squeeze-and-Excitation | Lecture 11 | Applied Deep Learning

Squeeze-and-Excitation | Lecture 11 | Applied Deep Learning

Я в опасности

Объяснение EfficientNet!

Объяснение EfficientNet!

[CS576 Paper Presentation] Squeeze-and-Excitation Networks

[CS576 Paper Presentation] Squeeze-and-Excitation Networks

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Diffusion Models (DDPM & DDIM) - Easily explained!

Diffusion Models (DDPM & DDIM) - Easily explained!

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Код работает в 100 раз медленнее из-за ложного разделения ресурсов.

Код работает в 100 раз медленнее из-за ложного разделения ресурсов.

Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения...

Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения...