ResNeXt代码复现＋超详细注释（PyTorch）
ResNeXt就是一种典型的混合模型，由基础的Inception+ResNet组合而成，本质在gruops分组卷积，核心创新点就是用一种平行堆叠相同拓扑结构的blocks代替原来 ResNet 的三层卷积的block，在不明显增加参数量级的情况下提升了模型的准确率，同时由于拓扑结构相同，超参数也减少...
SENet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。关于SENet的原理和具体细节，我们在上一篇已经详细的介绍了：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现...
DenseNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
关于DenseNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。DenseNet模型简介整个DenseNet模型主要包含三个核心细节结构，分别是DenseLayer(整个...
ResNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
关于ResNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。源代码比较复杂，感兴趣的同学可以上官网学习： https:/...
GoogLeNet InceptionV3代码复现＋超详细注释（PyTorch）
上篇介绍了InceptionV3论文，指路：经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）本篇我们来复现一下InceptionV3代码InceptionV1回顾：GoogLeNet InceptionV1代码复现ÿ...
GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）
昨天我们学习了GoogLeNet的论文,今天我们就来复现一下代码吧！话不多说，讲解都在注释里。（这可能是全网最详细的注释哦） 第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）'''-------------------第一步：定义基础卷积...
迁移学习篇之如何迁移经典CNN网络-附迁移学习Alexnet，VGG，Googlenet，Resnet详细代码注释和方法-pytorch
鸽了好久的迁移学习篇学习终于打算更新，这次我们来学习一个机器学习中经典常用的简单快速提高网络指标的trick，迁移学习，迁移学习本身是机器学习中的一个trick，但是近些年在深度学习中应用广泛。之前我在学习迁移学习的时候想做到随便迁移任何一个网络但是我又看不太懂CNN的代码，然后就很懵，这篇博客的目...
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