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调参之learning rate
The learning rate is perhaps the most important hyperparameter If you have time to tune only one hyperparameter tune the
Learning
rate
Meta-Learning之How to train your MAML
这篇文章是MAML的升级版本 xff0c 即MAML 43 43 他针对MAML的一些不足之处做了对应的改进 xff0c 如稳定性 收敛速度 表现力等均得到提升 由于自己的算法实现中有用到MAML xff0c 为了让整体算法有一个好的性能
Meta
Learning
How
train
your
深度学习(Deep Learning)
知识关键点 1 人工智能 深度学习的发展历程 2 深度学习框架 3 神经网络训练方法 4 卷积神经网络 xff0c 卷积核 池化 通道 激活函数 5 循环神经网络 xff0c 长短时记忆 LSTM 门控循环单元 GRU 6 参数初始化方法
Deep
Learning
深度学习
论文笔记:Learning Deep Features for Discriminative Localization
一 这篇论文解决什么问题 原始问题 xff1a Weakly supervised object localization xff0c 研究发现 xff0c 图像分类任务上训练的CNN xff0c 可以直接用于物体定位 两个子问题 xff1
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
[翻译]Learning Deep Features for Discriminative Localization
英文原文请点这里 摘要 在这项工作中 xff0c 我们重新审视了 Network in network 中提出的全局平均 池化层 xff08 global average pooling xff09 xff0c 并阐明了它是如何通过图片标签
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition(Ch04-Ch06)【日常更新】
Machine Learning An Algorithmic Perspective Second Edition Part 2 4 多层感知器4 1 前向4 1 1 偏置 4 2 后向 xff1a 误差的反向传播4 2 1 多层感知器算
Note
for
Machine
Learning
Algorithmic
[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition(Ch01-Ch03)【部分勘误+代码待补充】
Machine Learning An Algorithmic Perspective Second Edition Part 1 1 绪论1 1 如果数据有质量 xff0c 地球将成为黑洞1 2 学习1 2 1 机器学习 1 3 机器学习
Note
for
Machine
Learning
Algorithmic
自监督模型 Self-supervised learning(李宏毅2022
这个红色的怪物叫做ELMo 最早的self supervised learning model 作业四的模型也是个transformer xff0c 只有0 1个million 最早的是ELMo Cookie Monster等你来凑 x1f
Self
Supervised
Learning
2022
自监督模型
论文阅读:Learning Deep Features for Discriminative Localization(CAM)
Learning Deep Features for Discriminative Localization 文章目录 Learning Deep Features for Discriminative Localization摘要1 引言
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)
本文总结自如下两个链接的内容 xff0c 建议读者直接阅读链接中的文章 1 https www jianshu com p 58b3fe300ecb 2 https www jianshu com p d8222a84613c 学习率 学习
Learning
rate
decay
Momentum
梯度下降方法中的学习率
阅读:Learning Deep Features for Discriminative Localization
作者 xff1a Bolei Zhou Aditya Khosla Agata Lapedriza Aude Oliva Antonio Torralba 来源 xff1a CVPR2015 摘要 本文重新审视了 Network in ne
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
【CAM】Learning Deep Features for Discriminative Localization
论文链接 github Abstract 1 Introduction CNN能保留位置信息 xff0c 但经过用于分类的全连接神经网络时会丢失位置信息 最近的NIN和GoogLeNet使用全卷积网络 避免使用全连接层 xff0c 来减少参
CAM
Learning
Deep
Features
for
android studio for android learning (十三) 一个简单的图片查看器示例
1 程序界面很简单 xff0c 一个按钮和一个ImageView组件 xff0c 当用户按下按钮时 xff0c 程序会自动搜寻 assets 目录下的一张图片 2 在android studio中新建的工程并不存在assets目录 xff0
Android
studio
for
Learning
一个简单的图片查看器示例
关于Few-Shot Learning & Meta-Learning 的一些 Q&A
最近在研究FSL xff0c 查资料找到自己存在的一些疑问 xff0c 若有误欢迎大家交流指正 1 什么是Few shot Learning和Meta learning xff1f Few shot learning是一种机器学习的范式 x
Few
Shot
Learning
amp
Meta
浅谈 few-shot learning和meta-learning的区别
Few shot learning和meta learning都是机器学习中的一类问题 xff0c 但它们有一些不同之处 Few shot learning 是指在面对新任务时 xff0c 只有很少的样本可供学习 在这种情况下 xff0c
Few
Shot
Learning
Meta
Federated Learning: 问题与优化算法
工作原因 xff0c 听到和使用Federated Learning框架很多 xff0c 但是对框架内的算法和架构了解不够细致 xff0c 特读论文以记之 这个系列计划要写的文章包括 xff1a Federated Learning 问题与
Federated
Learning
问题与优化算法
CutPaste Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization
CutPaste Self Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization 用于异常检测和定位的自监督学习 简洁版 问题 xff1a 异常的检测和定位 现有工作不足 xf
CutPaste
Self
Supervised
Learning
for
论文学习--Learning High-Speed Flight in the Wild
文章目录 Git子文链接代码运行编译环境编译步骤 可选 1 下载源码 2 先安装Open3D 3 修改Open3D的相关路径 4 开始编译 5 报错2 6 报错3 7 运行中报错 8 配置学习环境 9 下载flighemare渲染环境 运行
Learning
High
Speed
flight
The
论文速览【Offline RL】——【IQL】Offline reinforcement learning with implicit Q-Learning
标题 xff1a Offline reinforcement learning with implicit Q Learning文章链接 xff1a Offline reinforcement learning with implicit
offline
IQL
Reinforcement
Learning
with
[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十五讲(必修)-Meta Learning
2022 李宏毅深度学习与机器学习第十五讲 xff08 必修 xff09 Meta Learning 做笔记的目的Meta LearningML vs meta learningWhat is learnable in learning a
2022
Meta
Learning
李宏毅深度学习与机器学习第十五讲
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