深度神经网络在识别物体上的能力怎样
神经网络的复杂关系推理，什么是关系推理？考虑下面的图像。几乎不可能不把它当作对象;球体，立方体等等。我们可以根据构成图像像素值的数百万个数字来考虑它。或者图像中所有边缘的角度。或者考虑每个10x10像素区域。相反，我们直观地根据它们识别图像的对象和原因。 尝试回答以下问题：“大球体剩下的棕色金属物体剩下的圆柱体大小是多少？”这是CLEVR数据集中的一个示例问题。为了回答这个问题，你需要考虑物体相对
卷积网络
港新社 . 2020-04-14 625
卷积网络最新研究:通过AutoML和模型规模化提升精度与效率
卷积网络的部署通常在固定资源的情况下进行，如果想要提高精度就需要更多的资源来部署更大、更深的网络。实际应用中，人们可以把ResNet-18拓展到ResNet-200增加层数提高精度，谷歌近期提出的GPipe也利用提升规模的方法在ImageNet上实现了84.3%的top-1精度。 Gpipe模型与ResNet不同规模的模型 对于扩大模型的规模，通常的做法是增加卷积网络的深度或宽度，或者利用更大的输
谷歌
YXQ . 2019-06-04 465
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