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多任务学习(multi-task learning)归纳迁移机制，主要目标是利用隐含在多个相关任务的训练信号中的特定领域信息来提高泛化能力。深度学习中两种多任务学习模式：隐层参数的硬共享和软共享。 （1）硬共享机制：在所有任务之间共享隐藏层，同时保留几个特定任务的输出层来实现。降低了过拟合的风险。直观来讲，越多任务同时学习，我们的模型就能捕捉到越多任务的同一个表示，从而导致在我们原始任务

5、Real Time Image Saliency for Black Box Classifiers（实时图像显著性） Piotr Dabkowski pd437@cam.ac.uk University of Cambridge Yarin Gal yarin.gal@eng.cam.ac.uk University of Cambridge and Alan Turing I

1、Deep Contrast Learning for Salient Object Detection（深度对比学习显著性检测） cvpr2016 Guanbin Li Yizhou Yu Department of Computer Science, The University of Hong Kong背景因为深度神经网络强大的特征提取，显著性检测有了很大的进步。然而，存在的基

计算各种网络结构的卷积层和返回的感受野的代码# -*- coding: UTF-8 -*-net_struct = {'alexnet': {'net':[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0]], 'name':['conv1','pool1','conv2','pool

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U-Net：生物医学图像分割的卷积神经网络U-net 是基于FCN的一个语义分割网络,适合用来做医学图像的分割。 摘要 有许多成功利用大量带标注训练数据的神经网络。在这篇论文里，我们提出一个网络和训练策略，更有效的利用了数据增强来使用可获得的带标注数据。这个算法包括一个收缩路径来捕捉语义和一个扩展路径来精准定位。这个网络可以端到端训练非常少的图片，但是在ISBI（电子显微镜的细胞图像分割）...