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多输入通道和多输出通道
目录 多输入通道和多输出通道 目录 1 什么是多输入通道和多输出通道 2 多输入通道和多输出通道的实现 2 1 多输入通道和多输出通道的卷积操作 2 2 多输入通道和多输出通道的全连接操作 3 多输入通道和多输出通道的实例 3 1 导入必要
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吴恩达深度学习笔记——改善深层神经网络:超参数调整,正则化,最优化(Hyperparameter Tuning)
深度学习笔记导航 前言 传送门 改善深层神经网络 超参数调整 正则化 最优化 Improving Deep Neural Networks Hyperparameter Tuning Regularization and Optimizat
个人随笔学习笔记
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人工智能--深度学习两层全连接神经网络搭建
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VGG预训练模型网络结构详解——以VGG16为例
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型 当这个模型被提出时 由于它的简洁性和实用性 马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型 它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果 在2014年的ILSVRC比赛中 VGG 在Top
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计算机视觉
tensorflow中model.fit()用法
tensorflow中model fit 用法 model fit 方法用于执行训练过程 model fit 训练集的输入特征 训练集的标签 batch size 每一个batch的大小 epochs 迭代次数 validation dat
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caffe代码阅读7:LayerRegistry的实现细节-2016.3.18
一 LayerRegistry的作用简介 LayerResistry的功能很简单 就是将类和对应的字符串类型放入到一个map当中去 以便灵活调用 主要就是注册类的功能 二 LayerRegistry类的详细介绍 1 构造函数和析构函数 构造
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深度学习 卷积神经网络即插即用的小插件
卷积神经网络即插即用的小插件 前言 卷积神经网络设计技巧 小插件 STN ASPP Non local SE CBAM DCN v1 v2 BlurPool RFB ASFF 代码实现 前言 本篇博客主要介绍卷积神经网络中的即插即用的模块
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epoch、batch、batch size和mini-batch的区别
epoch batch batch size和mini batch的区别 epoch batch batch size和mini batch都是深度学习中常见的名词 初学时经常混淆 在此整理 epoch 当一个完整的数据集经过神经网络一次
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【神经网络搜索】DARTS: Differentiable Architecture Search
GiantPandaCV DARTS将离散的搜索空间松弛 从而可以用梯度的方式进行优化 从而求解神经网络搜索问题 本文首发于GiantPandaCV 未经允许 不得转载 1 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散
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论文阅读-Training a Helpful and Harmless Assistant withReinforcement Learning from Human Feedback
一 论文信息 论文名称 Training a Helpful and Harmless Assistant withReinforcement Learning from Human Feedback Github GitHub anthr
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nvidia训练深度学习模型利器apex使用解读
本文参考 英伟达 NVIDIA 训练深度学习模型神器APEX使用指南 咆哮的阿杰的博客 CSDN博客 apex 英伟达 Pytorch混合精度 FP16 FP32 AMP 半精度 训练 二 代码示例 apex pytorch hxxjxw的
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卷积层与批归一化层的参数量计算公式
卷积层 公式 卷积核的参数量 1 x 输出的特征层数 即该层的卷积核个数 其中的1 表示偏置项 每个卷积核默认附加一个偏置项 批归一化层 公式 4 x 输入的特征层数 其中4表示四个参数值 每个特征图对应一组四个元素的参数组合 beta i
tensorflow框架学习
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详解混合类型文件(Polyglot文件)的应用生成与检测
1 引入 混合类型文件 Polyglot文件 是指一个文件 既可以是合法的A类型 也可以是合法的B类型 比如参考3中的文件 是一个html文件 可以用浏览器正常打开 它也是一个一个 jar文件 可以用JVM正常运行 参考4 如下图所示 这样
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FSGAN:一种基于对抗生成网络的换脸术
本文导读 本文主要介绍ICCV 2019的一篇文章 FSGAN Subject Agnostic Face Swapping and Reenactment 文章提出了一种基于对抗生成网络的换脸术 该方法可以对在训练中未曾见过的脸部图像对进
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【小白学习PyTorch教程】十三、迁移学习:微调Alexnet实现ant和bee图像分类
Author Runsen 上次微调了VGG19 这次微调Alexnet实现ant和bee图像分类 多年来 CNN许多变体已经发展起来 从而产生了几种 CNN 架构 其中最常见的是 LeNet 5 1998 AlexNet 2012 ZFN
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【TensorFlow】tf.nn.conv2d卷积实现+filter计算原理
本来想转载底层实现过程的 结果发现原文中的实验2错误 在这里说明下fliter工作过程 输入层 就是输入的图像 有可能是三通道的有可能是单通道的 filter 深度与输入层的深度 通道数 相同 输出层 输出层的就是filter遍历输入层后的
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TensorFlow在MNIST中的应用 识别手写数字(OpenCV+TensorFlow+CNN)
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MySQL之CRUD及常见面试题讲解
目录 一 CRUD是什么 二 什么是SQL注入 三 行转列的使用 四 CRUD中常用关键词 关键词 GROUP BY HAVING ORDER BY 五 聚合函数和连表查询 聚合函数 连表查询 六 DELETE TRUNCATE DROP的
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计算机视觉————目标检测,多尺度问题理解以及FCN(全卷积神经网络)存在的弊端,问题。
在阅读文献中 通常会遇到一个名词 XX用来解决多尺度问题 多尺度问题是什么意思 目标检测中 我们希望对于输入图片 不管图片中某个目标或大或小 我们都需要将其识别 对于小物体 我们可以将其理解为两种方式 一种是绝对小物体 即它本身占的像素就比
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1 了解配置 config文件结构 config base 下有4种基本组件类型 dataset model schedule default runtime 同一文件夹下的所有配置 建议只具有一个原始配置 所有其他配置从原始配置继承 这样
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