纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part2

  1. 云栖社区>
  2. 翻译小组>
  3. 博客>
  4. 正文

纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part2

【方向】 2018-04-11 08:38:02 浏览14166
展开阅读全文

1eb0f09986c22b9f0012dee7c79efe791fb622bb

    
    纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part1

第一部分中,我们主要介绍了两个非常重要的概念:仿射变换双线性插值,并了解到这两个概念对于理解空间变换网络( Spatial Transformer Networks )非常重要。

在这篇文章中,我们将详细介绍一篇空间变压器网络这一论文——Google Deepmind的研究人员Max JaderbergKaren SimonyanAndrew ZissermanKoray Kavukcuoglu最早提出了这一概念。

读完本文,希望你能够对这个模型有一个清晰的认识和理解。我们将在后续第三部分中使用Tensorflow实现该网络。

目的

在进行分类任务时,我们通常希望系统对变化的输入具有较强的鲁棒性。也就是说,如果输入需要经过某种转换,我们的分类模型理论上应该在转换之

网友评论

登录后评论
0/500
评论
【方向】
+ 关注
所属云栖号: 翻译小组