机器学习笔记~bottleneck的理解

最新推荐文章于 2025-04-13 14:29:52 发布
翻译 最新推荐文章于 2025-04-13 14:29:52 发布 · 1.4w 阅读 · 9
文章标签：

#机器学习 #bottleneck

博主近期研究迁移学习，卡在了对bottleneck的理解上。博主查阅资料做笔记，希望与感兴趣的小伙伴交流，目前暂无个人理解，后续有新想法会补充，并给出了相关参考链接。
『论文笔记』BAM:Bottleneck Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！
AI新视界
01-03 4220
CBAM:Convolutional Block Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！ 文章目录一. 论文摘要二. BAM的网络结构2.1. 总体的描述2.2. 通道注意力机制2.3. 空间注意力机制 本论文是上篇CBAM的姊妹篇，原班人马打造，论文地址：CBAM！ 本文使用Tensorflow2.0实现，代码地址：zhangkaifang/CB...
机器学习笔记 - 基于最简单的编码器/解码器架构SegNet进行语义分割
学以致用 知行合一
10-12 1557
分割是计算机视觉的主要任务之一。 对于图像的每个像素，您必须指定类（包括背景）。 语义分割只告诉像素类，实例分割将类划分为不同的实例。 分割模型有不同的神经架构，但它们几乎所有架构都具有相同的结构。 第一部分是从输入图像中提取特征的编码器，第二部分是解码器，它将这些特征转换为具有相同高度和宽度以及一些通道数的图像，可能等于类别的数量。 最简单的编码器-解码器架构称为 SegNet。 它在编码器中使用带有卷积和池化的标准 CNN，在解码器中使用包括卷积和上采样的反卷积 CNN。
深入浅出之Bottleneck层、Res unit和ResX模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-19 5275
在YOLO系列算法中，Res unit（残差单元）和ResX是两个重要的组件，它们在网络结构中扮演着关键角色。以下是对这两个组件的详细解释：Res unit是借鉴了ResNet（残差网络）中的残差结构，旨在解决深层网络训练中的梯度消失或梯度爆炸问题，使网络能够构建得更深。在YOLO系列中，Res unit允许网络在增加深度的同时，保持较好的训练效果和性能。特点：ResX是YOLO系列中的一个大组件，它由一个CBL（Conv+Bn+Leaky_relu）和X个残差组件（Res unit）构成。在YOLOv3等
深度学习-瓶颈结构（Bottleneck）
weixin_40826634的博客
12-06 8524
深度学习-瓶颈结构（Bottleneck）
详解YOLOv5中的Bottleneck
tt丫的博客
01-20 2万+
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于N
深度学习：ResNet网络与bottleneck架构
HUSTGO的博客
07-14 2837
ResNet（Residual Neural Network）是由何恺明等人在2015年提出的一种深度卷积神经网络。它的核心思想是引入残差块（Residual Block），解决了深度神经网络中常见的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得网络可以更深。残差学习：通过引入恒等映射（Identity Mapping），使网络能够更容易地学习到恒等函数，从而减轻梯度消失问题。跳跃连接：残差块通过跳跃连接（Skip Connection）直接将输入传递到输出，提高了信息传递的效率。更深的网络。
深度学习之bottleneck layer
热门推荐
deep_love1314的博客
05-17 3万+
一、 bottleneck layery中文名称：瓶颈层。我初次接触也就是在残差网络中。一般在较深的网络中，如resnet101中使用。 一般的结构如下： 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量，且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特征提取，对比如下图所示： 瓶颈层使用的是1*1的卷积神经网络，之所以称之为瓶颈层，是因为长得比较像一个瓶颈：中间比较细，像一个瓶子的颈部。 如上图所示，经过1x..
Concept Bottleneck Models (CBM)
Rad1ant_up的博客
12-26 4267
[可解释深度学习] Concept-based models-CBM
Auto-Encoder --李宏毅机器学习笔记
最新发布
knofrab的博客
04-13 1018
Auto-Encoder（自编码器）是一种典型的Encoder和将输入数据压缩为低维表示Decoder​从低维表示重建原始数据最小化输入与输出之间的重建误差本质是“重建（Reconstruction）”，即让输出尽可能还原原始输入Auto-Encoder 只依赖无标签数据，典型的，属于 Pre-Training 方法的一种与 BERT、GPT 相比：BERT 做填空题、GPT 做文本续写，而 Auto-Encoder 做输入重建。尽管方式不同，但目标一致：从无标签数据中学习有效表示。
深度学习基础--Bottleneck(瓶颈) Architectures
TomCruisePro的博客
11-20 245
Resnet论文里的原图如上（即Bottleneck V1 ），左图是普通的残差结构，右图是瓶颈结构。具体而言，block的输入和输出channel_num是一样的（上右图中是256），而在block结构中的channel_num（上右图中是64）是小于输入/输出channel_num的，很形象。ResNet的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，bottleneck是一种特殊的残差结构。
Python库 | Bottleneck-0.4.2_32bitOS.tar.gz
05-12
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：Bottleneck-0.4.2_32bitOS.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
Python库 | Bottleneck-1.2.1.tar.gz
05-12
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：Bottleneck-1.2.1.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
1*1卷积核的作用（bottleneck的作用）
aift的专栏
06-05 1万+
上来先说1∗11*11∗1卷积核的作用： 特征降维，节省计算量 增加模型非线性表达能力 举例：因为bottleneck（1∗11*11∗1卷积核）是在2014年的GoogLeNet中首先应用的，所以我们就拿GoogLeNet来举例。 在GoogLeNet（2014）之前，网络的设计思路是一直在stack（堆叠）层数，当时的假设是网络越deeper，网络的performance越好。到了2014...
探索深度学习的奥秘：Variational Discriminator Bottleneck项目解析与应用推荐
gitblog_00031的博客
06-15 644
探索深度学习的奥秘：Variational Discriminator Bottleneck项目解析与应用推荐 在人工智能领域，生成模型正以惊人的速度推进着图像合成的技术边界。今天，我们将深入探讨一个在这一前沿领域闪耀的明星——Variational Discriminator Bottleneck（VDB），一个旨在优化逆强化学习、模仿学习和生成对抗网络（GANs）的信息流约束框架。该项目的开源...
yolo组件之Bottleneck层总结
yueguang8的博客
03-04 1万+
Bottleneck模块的目的就是为了降低网络参数，提高网络训练、推理的速度并提升特征提取能力。文章介绍了在Resnet、yolov5、yolov8不同的网络中，Bottleneck的结构、参数的差异，以及在推理部署的时候需要注意的事项。
YOLO系列基础（二）Bottleneck瓶颈层原理详解
千天夜的博客
11-08 3839
bottleneck层最初是在ResNet网络中初次提出，通过降低计算量使得神经网络网络深度可以进一步增加。下图为瓶颈层的结构图左侧是没有瓶颈层的残差网络，对于残差网络我们放置下一篇介绍，此处不用管这个看似很NB的名称。右侧则是称为有瓶颈层的残差网络。有啥区别呢？左侧仅仅是做了一层常规的3*3卷积核的卷积层，激活之后再次通过另外一次3*3卷积核的卷积层。右侧则是通过了一层1*1的卷积层、激活之后再通过3*3的卷积层激活之后再一次通过1*1的卷积层。我为什么要复述一遍……。
Keras：使用预训练网络的bottleneck特征
akadiao的博客
05-31 3413
使用预训练网络的bottleneck特征 bottleneck特征 通过 from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.utils import plot_model model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') model.summary() plot_model(m...
resnet50中的bottleneck
weixin_42592399的博客
12-21 1635
ResNet50是一种深度卷积神经网络，它使用了所谓的"bottleneck"结构来加速训练过程并提高准确性。 在ResNet50中，bottleneck结构通常指的是一种卷积层的组合，其中包括一个小卷积层(通常具有1x1卷积核)，跟着是一个中间的卷积层(通常具有3x3卷积核)，然后是另一个小卷积层(同样具有1x1卷积核)。这种结构有助于减少模型的参数数量，同时保留足够的表示能力来捕捉图像的细节信...
【深度学习图像识别课程】keras实现CNN系列：（9）bottleneck特征生成
山中有石为玉
05-15 2851
一、bottleneck特征说明 将所有图像穿过（VGG16去掉最后全连接层）得到输出，作为新的输入。   二、bottleneck特征提取代码 1、加载预处理图像库 from keras.applications.vgg16 import preprocess_input from keras.preprocessing import image import numpy as ...
深度解读李宏毅机器学习笔记要点
从给定的信息来看，这份文档文件的标题为“李宏毅机器学习笔记”，这表明文档的主要内容是关于机器学习方面的知识，且可能与李宏毅教授有关。李宏毅是一位在人工智能、机器学习领域有一定研究和教学经验的学者，因此...
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值