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GoogLeNet：《Going deeper with convolutions》论文详解

【名字】 1.标题中deep的双关含义： （1）以“Inception module”的形式引入的一种新层次的组织方式，境界更深 （2）网络深度（depth）更深 2.GoogLeNet名字起源：向LeNet致敬 3.Inception名字起源： （1）《Network in Network》 （2）We need to go deeper（internet meme）   【作者】 1.一作：Christia

Optimizing Deeper Transformers on Small Datasets翻译

摘要 从头开始训练深层 transformers需要大型数据集是一个普遍观点。因此，对于小型数据集，人们通常在微调期间，在预训练模型上使用较浅和简单的额外层。本项工作表明，这种情况并不是常见的：只需通过正确的初始化和优化，非常深的transformers的优势就可以转移到具有小型数据集的小型

Going deeper with convolutions（GooLeNet）论文阅读笔记

Going deeper with convolutions（GooLeNet）论文阅读笔记 论文中的相关问题1.![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1d397b9c0ad14d3fb2c0342ae2a3b697.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAcWluZ3l1YW41MT

深刻解读Deeper是Substrate Builders Program中的头部项目

  Deeper Network致力于打造真正的去中心化安全网关，成为家家户户通往Web3.0的入口。作为未来Web3.0重要的基础设施，Deeper Network在2020年11月16日经过了Parity委员会的审批，成为了Substrate Builders Program中的一员。 这是一条振奋人心的消息，官方的认可与随之而来的专业且定

1 AI论文笔记--Going deeper with convolutions

1 AI论文笔记–Going deeper with convolutions（2014年论文） 原文链接：https://arxiv.org/abs/1409.4842 还不错的CSDN全文翻译：https://huangfei.blog.csdn.net/article/details/70336079 还不错的InceptionV1-V4论文小结： https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/8

《Going deeper with convolutions》翻译

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（转载）论文阅读：U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection

(转载)U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 当前方法的问题 使用VGG、ResNet等为图像分类任务设计的网络提取深层特征，但是，这些骨干网络最初是为图像分类任务设计的，它们提取的特征是代表语义意义的，而不是对显著性检测是必不可少的局部

[论文阅读]Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention

文章目录 前言摘要1、问题背景以及本文要解决的问题1.1 字符级别的语言模型1.2 RNN（变种）如何解决字符级别的语言模型1.3 本文要解决的问题 2、如何解决该问题？2.1 Transformer Encoder with Causal Attention2.2 Auxiliary Losses2.2.1 Multiple Postions2.2.2 Intermediate

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