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deep and shallow methods
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细节之魔归来:深入探究卷积神经网络
本文通过严格的评估探索了不同的深度学习架构,比较它们在公共领域的性能,并识别和披露了重要的实现细节,同时指出了 CNN 基础表示的几个有用属性,包括输出层维度可以显著降低而不会对性能产生不利影响,以及深浅层方法可以成功共享的方面。
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10 years ago
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