經(jīng)常會(huì)看到類似的廣告《面試算法崗，你被要求復(fù)現(xiàn)論文了嗎？》不好意思，我真的被問過這個(gè)問題。當(dāng)然也不是所有面試官都會(huì)問，究其原因，其實(shí)也很好理解。企業(yè)肯定是希望自己的產(chǎn)品是有競(jìng)爭(zhēng)力，有賣點(diǎn)的，市場(chǎng)上大部分都是基于開源的項(xiàng)目開發(fā)的，顯然就沒有優(yōu)勢(shì)。自己的研發(fā)能力，研發(fā)成本有限，那么最快的方式顯然是迅速的從最新的論文中提取價(jià)值。

今天要分享的內(nèi)容就是希望帶大家學(xué)一些真本事，如何閱讀經(jīng)典的CNN架構(gòu)paper & 復(fù)現(xiàn)代碼！

《CNN經(jīng)典論文帶讀 & 代碼復(fù)現(xiàn)》

獲取方式

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在【視學(xué)算法】公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)關(guān)鍵字?論文復(fù)現(xiàn)，即可獲取。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

1、目前已更新的論文 & 代碼 有：

• AlexNet

• VGG

• GoogLeNet

• MobileNet

• ResNet

2、對(duì)于每篇文章的講解思路

• 針對(duì)最初發(fā)布該體系結(jié)構(gòu)的論文，其中我們重點(diǎn)介紹了網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的部分

• 采用Jupyter Notebook，其中分步說明了如何使用此信息來推斷模型的結(jié)構(gòu)并對(duì)其進(jìn)行代碼編寫

• 生成與架構(gòu)和代碼結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)的模型圖

3、作者的聲明

在此倉庫中，我們不處理模型的訓(xùn)練。此代碼生成的所有模型都將未經(jīng)訓(xùn)練（隨機(jī)初始化）。

另外，該代碼與任何正式代碼都不相關(guān)；它基于我們對(duì)每種體系結(jié)構(gòu)的理解。因此，它可能存在錯(cuò)誤，錯(cuò)誤等。請(qǐng)打開并發(fā)布，如果您發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，請(qǐng)通知我。;）

由于我們?cè)噲D根據(jù)原始論文推斷網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，因此有時(shí)演示的結(jié)構(gòu)可能會(huì)有些麻煩或奇怪。根據(jù)稍后創(chuàng)建的說明性材料來描述體系結(jié)構(gòu)會(huì)容易得多。但是，我們認(rèn)為，如果人們學(xué)會(huì)了如何從原始論文中提取和使用信息，那么以后自己撰寫新論文會(huì)變得容易得多。

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與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

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