DenseNet在CIFAR-100上分类。torchvision,主要有3个包。TorchVision有Densenet的四个变体,但这里我们仅使用Densenet-121。TorchVision有Densenet的四个变体,但这里我们仅使用Densenet-121。先日、当社と共同研究をしている庄野研のゼミに参加させてもらった。その日は論文の輪講の日だった。話が面白かったので、以下メモとして記してみる。block的输出只有growth的conv而没有原始输入。block的输出只有growth的conv而没有原始输入。重点推荐FCN,U-Net,SegNet等。どのように適用できるかを見てみましょう。柔軟で動的な性質の視点でさえも、モデルの定義を捕捉するツールを提供します。addition)ではなく連結(concatenation)なのですが、私の経験上、連結はあまりよい方法ではない気がします。ResNetやPyramidNetの加算処理を連結にしてみてもメモリの消費量が増えるだけで、分類精度は上がりませんでした。DenseNet在CIFAR-100上分类。torchvision,主要有3个包。方便研究,比tensorflow的臃肿好多了。torchvision的预训练网络。