cifar10 wrn
时间: 2023-05-12 19:00:28 浏览: 82
CIFAR-10 WRN是一种广泛使用的卷积神经网络,用于解决图像分类问题。在CIFAR-10(加州大学洛杉矶分校的10个对象分类数据集)上进行训练时,WRN提供了比传统网络更高的精度和更好的泛化性能。
WRN有很多变体,其中最广泛使用的是WRN-28-10。这意味着它有28层,每层包含10个宽层(即每层输出通道数的增加)。通过宽层,网络可以更好地捕获图像特征,从而提高分类性能。
WRN采用了残差学习的思想,即在网络中加入残差块。这些块允许网络跨越多个层进行特征学习,同时避免了梯度消失的问题。由于WRN网络深度较大,因此使用残差块有助于减轻梯度消失的影响。
除了残差块外,WRN还使用了批量归一化和整流线性单元(ReLU)等技术,以加速训练并提高网络性能。此外,它还使用了随机高斯噪声数据增强和水平翻转等技术来增强网络的鲁棒性和泛化性能。
总之,CIFAR-10 WRN是一种灵活的卷积神经网络,它具有很强的分类性能和泛化性能。它的成功使用为解决各种图像分类问题提供了一个良好的基础。
相关问题
resnet wrn
ResNet和Wide Residual Networks(WRN)都是用于深度神经网络的架构。ResNet通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸的问题,使得网络可以更深。而WRN则通过增加网络的宽度(即增加特征面)来提高网络性能,而不是增加网络的深度。相比于ResNet,WRN在减少网络深度的同时,提高了网络的性能和计算速度。
ResNet和WRN的区别主要有以下几点:
1. 使用bottleneck:ResNet使用bottleneck结构来减少参数规模,但会使网络变得更细更深。而WRN不使用bottleneck,而是通过增加特征面来加宽卷积层。
2. identity shortcut connection的缺陷:ResNet的identity shortcut connection是为了解决梯度流的问题,但可能导致少量的块学习有用的特征信息,或者很多块共享非常少的信息。WRN通过随机停用残差神经网络中的一些块的权重层,以强迫其他的权重层学到有效的特征信息。
3. 性能和计算速度:相比于ResNet,WRN在性能上提高了很多,但深度只有ResNet V2的1/50,计算速度更快。
// Form 2 FF register for write pulse detection always @(posedge rst or posedge clk16x) if (rst) begin wrn2 <= 1'b1 ; wrn1 <= 1'b1 ; end else begin wrn2 <= wrn1 ; wrn1 <= wrn ; end
这段代码是一个 Verilog HDL 描述的逻辑电路,它描述了一个 2 FF 寄存器的写脉冲检测器。下面是对每一句的解释:
1. `// Form 2 FF register for write pulse detection`:这是一条注释,说明这段代码的功能是形成一个用于写脉冲检测的 2 个触发器寄存器。
2. `always @(posedge rst or posedge clk16x)`:这是一个 `always` 块,表示其中的逻辑会在 `rst` 或 `clk16x` 上升沿时执行。其中,`posedge` 表示上升沿触发。
3. `if (rst) begin wrn2 <= 1'b1 ; wrn1 <= 1'b1 ; end`:如果 `rst` 为真,即清除信号为真时,将 `wrn2` 和 `wrn1` 都置为 1,表示此时没有写操作发生。
4. `else begin wrn2 <= wrn1 ; wrn1 <= wrn ; end`:如果 `rst` 不为真,表示正常工作状态,将 `wrn1` 的值赋给 `wrn2`,将 `wrn` 的值赋给 `wrn1`。这里的 `wrn` 是输入端口,表示写请求信号,如果有写操作发生,`wrn` 会变为 1。这样,如果接下来的一个时钟周期内,`wrn` 仍然为 1,说明是写脉冲,可以检测到写操作的发生。如果接下来的一个时钟周期内,`wrn` 变为 0,说明写操作已经结束,可以清除写脉冲的检测状态。
总体来说,这段代码描述了一个用于检测写脉冲的电路,通过 2 个触发器寄存器来实现。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)