「深度神经网络非常难以训练，我们提出的残差网络框架使得神经网络的训练变得容易很多。」文章摘要的开头如今已被无数研究者们细细读过。 这是一篇计算机视觉领域的经典论文。李沐曾经说过，假设你在使用卷积神经网络，有一半的可能性就是在使用 ...

今日，2023 未来科学大奖获奖者公布。 未来科学大奖设立于 2016 年，关注原创性的基础科学研究。目前设置了「生命科学奖」、「物质科学奖」和「数学与计算机科学奖」三大奖项，单项奖金 725 万元人民币（等值 100 万美元）。 设立至今，未来科学大奖共评选 ...

本研究针对COVID-19等传染病快速诊断需求，提出一种基于咳嗽音的深度学习分类框架。团队通过融合ResNet、EfficientNet等预训练模型，实现了对正常与COVID-19咳嗽音的高精度区分，准确率达98.5%。该研究为无创、低成本的呼吸道疾病筛查提供了技术支撑，对公共卫生 ...

为解决传统植物病害诊断方法存在主观性强、准确率低、可扩展性差及深度学习模型可解释性不足等问题，研究人员开展了基于ResNet-9架构的深度学习技术研究，结合SHapley Additive exPlanations（SHAP）可解释性框架，实现对土耳其植物病虫害数据集（TPPD）中15类作物 ...

说到“深度学习”，它的最明显的特色就是“深”，并且通过很深层次的网络，来实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们就会觉得深的网络比浅的网络好，从而网络被设计的越来越深。 但是，随着网络的加深，训练集准确率却逐渐下降，这 ...

架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素，而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 ResNet 架构，发现对于提升模型性能而言，改进训练和扩展策略或许比架构变化更重要。他们提出了 ResNet ...

智东西4月17日报道，近日，Nature杂志对21世纪以来引用次数最多的25篇论文进行了分析，揭示出一个有趣的现象：在科学界，讲述方法和软件的论文比著名的科学发现更常被引用，这些论文主要集中在人工智能（AI）、研究方法或综述、癌症统计和软件研究等领域。

大模型的人才黑洞效应，还在持续。 量子位获悉，最新出现在大模型大牛转会名单上的重磅大牛，是90后AI大牛张祥雨，ResNet四位作者之一，孙剑首位深度学习博士生，未来科学大奖得主。 现在，他出现在了国产大模型独角兽阶跃星辰的引援传闻中。 而且六小强 ...

BN是深度学习中的一项里程碑技术。它在训练过程中使用small-batch-size统计来标准化激活的输出，但在推理过程中使用的是总体统计。 本文主要研究统计数据的估计。定义了BN的估计偏移的幅度来定量地测量其估计的统计量和预期的统计量之间的差异。本文的主要 ...

【新智元导读】大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。 图像生成建模全新范式来了。 你是否曾凝视过雪花的精致对称，或惊叹于 ...

在图像处理领域中，近年来的新模型可谓是层出不穷。 但在大多数的下游任务中，例如目标检测、语义分割，依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。 而最近，亚马逊李沐团队便提出了堪称“ResNet最强改进版”的网络——ResNeSt。 从名字中不难看出，是引入了 ...