Занятие №9 «Архитектуры CNN»

Девятое занятие на курсе «Классическое машинное обучение» для группы НС214. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 00:00:07 Базовые компоненты сверточных сетей 00:08:57 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 00:14:38 Обзор сети AlexNet(2012 г.) 00:19:47 ZFNet 00:21:26 Обзор сети VGGNet(2014 г.) 00:23:38 Ресурсы 00:26:22 Размер рецептивного поля 00:29:40 Оценка памяти занимаемой моделью 00:30:55 Оценка ресурсов GPU 00:36:56 Обзор сети Inception (GoogLeNet) 00:46:08 Inception module 00:47:26 1x1 Convolution 00:48:01 Global Average Pooling 00:51:46 Появление “глубоких“ моделей (deep models) 00:54:10 Обзор сети ResNet(2015 г.) 00:54:57 Resudial connection 00:57:10 Архитектура ResNet 01:00:33 ResNet: bottleneck layer 01:03:02 Обучение ResNet 01:03:43 Обзор сети ResNeXt(2016 г.) 01:04:32 Groupped Convolution 01:05:29 ResNext, Inception, grouped conv 01:06:03 Сравнение моделей 01:07:05 Обзор сети DenseNet(2016 г.) 01:07:49 Архитектура SENet(2017 г.) 01:12:27 Depthwise separable convolution 01:29