发简信
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扩展：目标检测基础
添加边界框 锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的...
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训练中的骚操作——数据增强、模型微调
先说说数据增强大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产...
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优化算法学习凸优化 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度...
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深度卷积神经网络(LetNet--> AlexNet --> VGG-->GoogleNet-->ResNet-->DenseNet))
LetNet详见上篇卷积神经网络 LetNet存在缺陷： 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 神经网络计算复杂。 还没有⼤量深⼊研究参数初始...
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卷积神经网络
本文主要介绍一些卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。以及LeNet的一些应用 二维互相关运算 二维互相关（cross-c...
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循环神经网络脉络
循环神经网络 下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个...
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机器学习基础：过拟合、欠拟合、梯度消失与爆炸相关
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区...