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- 摘要论文地址在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们的ImageNet Challenge 2014提交的基础，我们的团队在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示... 摘要论文地址在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们的ImageNet Challenge 2014提交的基础，我们的团队在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示...
- 对 MNIST手写体识别实验实现手写数字识别代码的个人查找与理解，对于map映射与数据增强和卷积神经网络的代码有充分的注释，卷积与池化的过程也有充分的注释标明，因本人能力很弱，难免有错误的地方，烦请大家指出，我会立即更正。 对 MNIST手写体识别实验实现手写数字识别代码的个人查找与理解，对于map映射与数据增强和卷积神经网络的代码有充分的注释，卷积与池化的过程也有充分的注释标明，因本人能力很弱，难免有错误的地方，烦请大家指出，我会立即更正。
- 本文（Unsupervised Time Series Outlier Detection with Diversity-Driven Convolutional Ensembles）是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会VLDB'22的文章。 本文（Unsupervised Time Series Outlier Detection with Diversity-Driven Convolutional Ensembles）是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会VLDB'22的文章。
- 本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图（Multi- scale temperal graph）建模变量之间的依赖关系，考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。我们在公开的真实数据集和华为云的在线生产环境上进行了大量实验，结果表明，METRO在预测准确性，运行时间，模型大小上都优于SOTA。 本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图（Multi- scale temperal graph）建模变量之间的依赖关系，考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。我们在公开的真实数据集和华为云的在线生产环境上进行了大量实验，结果表明，METRO在预测准确性，运行时间，模型大小上都优于SOTA。
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