level1搜尋完畢後,得到了每個查詢向量對應的level1聚類中心和到聚類中心的距離,輸入到search_preassigned方法,開始level2和level3的查詢:voidIndexIVFPQR::search_preassign
, when changing the input/outputchannels), we can perform a linear projection Ws by theshortcut connections to match the
04 殘差網路為什麼有用 Why ResNet works課程影片筆記解析skip connection如何規避提督消失爆炸的問題如何讓skip connection 與主線合併是做到shape 相同
深度殘差收縮網路的基本模組和整體結構如下圖所示:Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, Michael Pecht, Deep residual shrinkage ne
引言深度殘差網路(Deep residual network, ResNet)自2015年微軟亞洲研究院的何愷明、孫劍等人提出以來廣泛的解決了深層網路訓練困難的問題,該方法參考VGG19網路進行了進一步的開發(如透過短路機制引入殘差單元),
圖2 影片動作識別演算法正確率對比網路的搭建比較簡單,I-frame特徵對應ResNet152網路,Motion Vector和Residual特徵則利用ResNet18,最後再透過分值的加權得到最終結果
在下圖中,(a)表示一種改進後的殘差模組,名為“殘差收縮模組-通道之間共享閾值(Residual Shrinkage Building Unit with Channel-shared thresholds,簡稱RSBU-CS)”
“彎彎的弧線“這個就是所謂的”shortcut connection“,也是文中提到identity mapping,這張圖也詮釋了ResNet的真諦,真正在使用的ResNet模組並不是這麼單一,文章中就提出了兩種方式:這兩種結構分別針對R
RSU與Res block的主要設計區別在於RSU用U-Net結構代替了普通的單流卷積,用一個權重層(weight layer)形成的區域性特徵來代替原始特徵
activation(residual,activation)residual=conv_2d(residual,out_channels,3,downsample_strides,‘same’,‘linear’,bias,weights_
activation(residual,activation)residual=conv_2d(residual,out_channels,3,downsample_strides,‘same’,‘linear’,bias,weights_