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- 前面说了logistic模型的决策边界是线性的，所以无法很好的完成决策边界是非线性的分类任务。直观上看，一条线不行，用二条线就可以更好的完成这个分类任务，如下：所以，首先建立两个logistic模型，这两个logistic模型的决策边界为图上所示的两条直线。然后以这两个logistic模型的结果作为输入，建立一个logistic回归模型，这个模型用于判断观测点在两条直线中所处的位置。可以写代... 前面说了logistic模型的决策边界是线性的，所以无法很好的完成决策边界是非线性的分类任务。直观上看，一条线不行，用二条线就可以更好的完成这个分类任务，如下：所以，首先建立两个logistic模型，这两个logistic模型的决策边界为图上所示的两条直线。然后以这两个logistic模型的结果作为输入，建立一个logistic回归模型，这个模型用于判断观测点在两条直线中所处的位置。可以写代...
- @toc 摘要DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型。该模型解决了Transformer难以训练的问题，三天内使用4块GPU，完成了ImageNet的训练，并且没有使用外部数据，达到了SOTA水平。DEiT提出的蒸馏策略只增加了对token的蒸馏，没有引入其他的重要架构。如下图：蒸馏令牌与类令牌的使用类似:它通过自注意力与其他令牌交互，并在最后一层后由网络... @toc 摘要DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型。该模型解决了Transformer难以训练的问题，三天内使用4块GPU，完成了ImageNet的训练，并且没有使用外部数据，达到了SOTA水平。DEiT提出的蒸馏策略只增加了对token的蒸馏，没有引入其他的重要架构。如下图：蒸馏令牌与类令牌的使用类似:它通过自注意力与其他令牌交互，并在最后一层后由网络...
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- @[toc] 摘要论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址：https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本：https://github.com/shoutOutYangJie/MobileOne特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。随着YoloV6和YoloV7的使用，这... @[toc] 摘要论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址：https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本：https://github.com/shoutOutYangJie/MobileOne特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。随着YoloV6和YoloV7的使用，这...
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- @toc 摘要GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络，速度和MobileNetV3相似，但是识别的准确率比MobileNetV3高，在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11907作者解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275开源... @toc 摘要GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络，速度和MobileNetV3相似，但是识别的准确率比MobileNetV3高，在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11907作者解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275开源...
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