Pytorch权重初始化方法——Kaiming、Xavier
摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/qhaaha/article/details/116141633
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posted @ 2022-09-30 08:50
09 2022 档案
消融实验(ablation study)是什么？
摘要：链接：https://blog.csdn.net/DragonGirI/article/details/107356658
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posted @ 2022-09-29 15:48
SOTA，backbone、benchmark和baseline分别是什么意思？
摘要：SOTA全称是state of the art，是指在特定任务中目前表现最好的方法或模型。 backbone：骨干网络，比如alexnet，ZFnet，VGG，googlenet... benchmark和baseline都是指最基础的比较对象。你论文的motivation来自于想超越现有的base
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posted @ 2022-09-29 15:39
PSNR-峰值信噪比和SSIM-结构相似性，以及python代码实现
摘要：1 PSNR概念参考博客 https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421 https://blog.csdn.net/sinat_36197913/article/details/103417334 https://blog.csdn.net/leviopku/artic
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posted @ 2022-09-29 15:29
lambda函数和map函数的理解和使用
摘要：lambda函数 在说lambda函数前，先来想一下平时的在Python中怎么定义和使用函数的,简单的如下： def sum(x): x=x+5 return x print(sum(8)) 输出结果都晓得：13 上面的代码中， def定义一个函数 sum是函数名， x是参数， x=x+5是执行语句
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posted @ 2022-09-25 20:46
pytorch中的numel函数
摘要：1. numel函数用于获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number ele
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posted @ 2022-09-25 20:41
什么是Top-1和Top-5错误率
摘要：定义 top1就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，你的预测结果中概率最大的那个类必须是正确类别才算预测正确。 而top5就是最后概率向量最大的前五名中出现了正确概率即为预测正确。 Top-1和Top-5 error 是深度学习中评价模型预测错误率的两个指标，在VGG论文
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posted @ 2022-09-23 17:00
深度学习中的FLOPs是什么？如何计算的？
摘要：1. 区分FLOPs和FLOPS FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数）
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posted @ 2022-09-23 16:56
