原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558773引言SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势：（1）更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少；（2）便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新；...

原文链接： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79632950我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对损失函数求梯...

【课程笔记】优秀课程笔记整理目录Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记1.神经网络与深度学习2. 优化深度神经网络3. 构建机器学习项目4. 卷积神经网络CNN5. 序列模型...

本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42968117人脸关键点人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深.

作者：张俊林链接：https://www.zhihu.com/question/68482809/answer/264632289来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关...