Лекция №9 “Архитектуры CNN“

Девятое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС243 пятого потока обучения. Преподаватель: Антон Ганичев Дата: 00:00 Начало 00:23 Базовые компоненты свёрточных сетей 00:41 ImageNet 03:15 Baseline (AlexNet 2012) 08:07 Базовый блок (VGGNet 2014) 09:57 Вычислительные ресурсы 15:32 Inception module (GoogLeNet 2014) 17:25 Stem network 17:48 Global Average Pooling 19:36 Затухание градиента 20:48 Batchnorm (революция глубины) 21:29 Skip connection (ResNet 2015) 22:44 Архитектура ResNet 24:40 Stage ratio 25:12 BasicBlock в PyTorch 28:00 Bottleneck layer 28:27 Обучение ResNet 31:01 Grouped Convolution (ResNeXt 2016) 32:00 Grouped Convolution in PyTorch 32:33 ResNeXt = Skip connection Inception Grouped convolution 34:10 Обзор сети MobileNet (2017 г.) 35:17 Сравнение моделей 36:06 Много skip connection (DenseNet 2016) 36:26 Ширина вместо глубины (WideResNet 2016) 37:05 Squeez