为什么卷积现在不火了：CNN研究热度降温的深层原因分析
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）曾经是计算机视觉的代名词。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成功以来，CNN在图像识别、目标检测等领域掀起了一场革命。然而，纵观近年的顶会论文和研究热点，我们不得不承认一个现实：CNN相关的研究论文正在减少，曾经的"主角"似乎正逐渐淡出研究者的视野。这种变化绝非偶然，而是深度学习技术发展和应用需求变化共同作用的必然结果。本文将深入剖....
基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析
在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。但是，这些数据存在一些问题： 1.太简单了。例如，一个简单的MLP模型可以达到99％的准确度，而一个2层CNN可以达到99％的准确度。 2.它被过度使用。从字面上看，每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。但是，因为获得近乎完美的分类结果非常容易，所以它的实用性会受到打折，并且对于现代机器学习/ ...
如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制？
随着复杂和高效的神经网络架构的出现，卷积神经网络（CNN）的性能已经优于传统的数字图像处理方法，如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域，学者们开始将研究重点转移到 CNN，并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是，人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏了解。研究 CNN 的运行机理是当今一个热门话题。基本上，有三种主流观点：1>优化、2>近似、3>信号。前两种观点主....
CVPR2017精彩论文解读：用于生物医学图像分析的精细调节卷积神经网络
雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《用于生物医学图像分析的精细调节卷积神经网络：主动性&增量性》（Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis: Actively and I.....
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！
首发地址https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 图1 CNNVis一个能够帮助专家理解分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要深度卷积神经网络CNNs在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试这是由于没有很好的理解深度模型...
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一...
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