《Dual Path Networks》笔记
来源:互联网 发布:千股跌停 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 08:08
(这篇论文是最新的网络结构的论文,故下载下来学习一下)
1 论文出处:image2017多项冠军,目前挂在arxiv上面
2 主要思路:
现在的网络结构,有resnet结构的,两个通路然后把feature map 相加的(add),也有两个通路然后把feature map 拼接(concat)在一起的(主要参考论文《Densely connected convolutional networks. arXiv preprint arXiv:1608.06993, 2016.》),作者在这篇论文中研究了这两种网络结构之间的数学联系,各自的优点和缺点,然后根据这两种网络结构的优缺点,提出了一种结合这两种网络结构的新的结构DPN(双通路网络结构),不仅提高了accuracy,而且消耗的资源更少。
3 详细分析
3.1 resNet类型的网络和denseNet类型网络之间的联系
作者从Higher Order RNN(HORNN)的角度给出了新的理解。
RNN的公式如下:
xt是网络在t step的 输入, ,对于每个时刻t , 代表网络得到的特征,g则是激活函数,h便是网络的隐含层的输出。
对于HORNN,满足以下条件:
也即,在每个step中,权重是共享的。
而对于 denseNet 而言,满足: 不共享
即,在每个step 中权重是不共享的。
故可以认为,denseNet 由于权重不共享,更有利获取到新的特征。
对于resNet而言,如果将denseNet的参数不共享改成参数共享,即如下:
便是resnet了。
可以看出,resnet的参数在每个step中都是共享的,故认为,其特征是reuse(复用)的。
结合上面的简单分析,总结如下:
Resnet 和densnet都是特殊的HORNN,Resnet更有利于参数共享,而DenseNet更有利于获取新的特征,结合这两者的优点,则是新的网络DPN
3.2 DPN
为了利用这两种网络各自的优点,作者设计了一种双通道网络,同时结合Resnet的结构和DenseNet的结构。具体如下:
左边的网络是denseNet的结构,是利用concat来连接特征,右边的网络是Resnet结构,是利用add来连接特征。
实验证明,这种DPN在消耗更少的资源下,能够取得更好的结果。
- 《Dual Path Networks》笔记
- Dual Path Networks
- Dual Path Networks
- dual path network
- Dual Path Network(DPN)
- DPN(Dual Path Network)算法详解
- [深度学习论文笔记][CVPR 17]RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic
- dual
- dual
- dual
- Path Routing in Mesh Optical Networks
- computer networks 笔记1
- zigbee networks 学习笔记
- Neural Networks学习笔记
- Hightway Networks学习笔记
- Binarized Neural Networks笔记
- 论文笔记:《maxout networks》和《networks in networks》
- Oracle学习笔记之Dual表
- 长度为n的数组乱序存放着0至n-1. 现在只能进行0与其他数的交换.将数组中的元素按对应位置放置使得a[i]=i
- java日志框架学习
- Largest Submatrix of All 1’s POJ
- unity基本知识点2
- 转载_cygwin和mingw的区别
- 《Dual Path Networks》笔记
- windows环境下通过c++使用redis
- 数据结构包括哪些?哪些是重点?哪些必须掌握?掌握了哪些算是合格?
- Xcode 控制台打印中文被unicode编码
- Redis使用守护进程启动sentinel并指定其日志目录
- java中常见jar包的作用
- 计算机网络基础面试题
- Linux下搭建MySQL的主从复制(一)
- 搭建redis-sentinel(哨兵机制)集群