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摘要: 本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework2的记录。 关注我的公众号:臭咸鱼,回复LHY可获取课程PPT、数据和代码下载链接。 代码仓库:chouxianyu/LHY_ML2020_Codes,里面除了代码还有数据、PPT、笔记等资源喔~ 任务描述(Task Descriptio 阅读全文
posted @ 2021-03-28 10:51 臭咸鱼 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本信息 论文名称 A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection 作者 Jiang-Jiang Liu, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng等 发表时间 2020年 来源 CVPR2019 阅读全文
posted @ 2021-03-20 18:02 臭咸鱼 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本信息 论文名称 基于深度学习的显著性目标检测综述 作者 史彩娟等 发表时间 2020年 来源 知网 说明 本文基本研究对象为:基于深度学习的SOD算法。 下文中将显著性目标检测简写为SOD(Salient Object Detection),将基于深度学习的显著性目标检测算法简写为DSOD(De 阅读全文
posted @ 2021-03-20 18:01 臭咸鱼 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本信息 论文名称 BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection 作者 Xuebin Qin等 发表时间 2019年 来源 CVPR2019 主要收获 知识 本文混合损失函数中的3种loss 本文核心是混合损失函数以及refine module,其中 阅读全文
posted @ 2021-03-08 11:22 臭咸鱼 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本信息 论文名称 Pyramid Scene Parsing Network 作者 Hengshuang Zhao等 发表时间 2016年 来源 CVPR2017 主要收获 知识 scene parsing的目标是给图片中每个像素赋予1个类别标签,其可以提供对场景的完整理解,预测每个element 阅读全文
posted @ 2021-03-05 16:01 臭咸鱼 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: FPN网络图解 原图片以及PPT源文件下载链接(欢迎关注我的知乎!): 链接:https://pan.baidu.com/s/10y78HagInyCuCA-aMeNJpg 提取码:iccm 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 基本信息 论文名称 Feature Pyramid Ne 阅读全文
posted @ 2021-03-02 23:03 臭咸鱼 阅读(1112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引言 之前我读了ResNet的论文Deep Residual Learning for Image Recognition,也做了论文笔记,笔记里记录了ResNet的理论基础(核心思想、基本Block结构、Bottleneck结构、ResNet多个版本的大致结构等等),看本文之间可以先看看打打理论基 阅读全文
posted @ 2021-02-26 22:27 臭咸鱼 阅读(6171) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本信息 论文名称 Deep Residual Learning for Image Recognition 作者 Kaiming He Microsoft Research 发表时间 2015年 来源 CVPR2016 主要收获 知识 较深的神经网络难以训练 网络的深度对于许多视觉识别任务至关重要 阅读全文
posted @ 2021-02-26 21:49 臭咸鱼 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: RMSProp 2013年Hinton在Coursera提出。 背景 RMSProp是Adagrad的升级版。 在训练神经网络时,损失函数不一定是凸函数(局部最小值即为全局最小值),可能是各种各样的函数,有时需要较大的学习率,有时需要较小的学习率,而Adagrad并不能实现这种效果,因此产生了RMS 阅读全文
posted @ 2021-02-15 12:21 臭咸鱼 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 梯度消失(Vanishing Gradient Problem) 定义 1980年代常用的激活函数是sigmoid函数。以MNIST手写数字识别为例,在使用sigmoid函数时会发现随着神经网络层数增加,识别准确率逐渐下降,这个现象的原因并不是过拟合(原因见上文),而是梯度消失。 如上图所示,当神经 阅读全文
posted @ 2021-02-15 12:03 臭咸鱼 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相比于决策树等方法,神经网络更不容易过拟合。 K近邻、决策树等方法在训练集上更容易得到100%等很高的正确率,神经网络一般不能,训练神经网络首先遇到的问题一般是在训练集上的精度不高。 不要总是把精度低归咎于过拟合 如果模型在训练集上精度高,对于K近邻、决策树等方法我们可以直接判断为过拟合,但对于神经 阅读全文
posted @ 2021-02-10 13:01 臭咸鱼 阅读(420) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 明确问题类型及其对应方法 在深度学习中,一般有两种问题: 在训练集上性能不好 在测试集上性能不好。 当一个方法被提出时,它往往是针对这两个问题其中之一的,比如dropout方法是用来处理在测试集上性能不好的情况。 处理神经网络在训练集上性能不好的情况的方法 修改神经网络架构,比如换成更好的激活函数 阅读全文
posted @ 2021-02-09 18:44 臭咸鱼 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目介绍 题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805421066272768 题目考点 排序,重点在时间复杂度优化上 题目难度 PAT甲级25分 题目大意 给出N个人,请找出指定年龄范围内最有钱的M个人 阅读全文
posted @ 2021-02-05 19:36 臭咸鱼 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目介绍 题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805468327690240 题目考点 结构体排序,就超简单…… 题目难度 PAT甲级25分 题目大意 Excel可以按照某一列进行排序,要求实现这个函数 阅读全文
posted @ 2021-02-05 15:11 臭咸鱼 阅读(48) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目介绍 题目链接 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805474338127872 题目考点 排序、模拟。排序是简单的结构体排序,模拟也不难。这题比较简单(我竟然没看题解做出来了,捂脸) 题目难度 PAT甲级 阅读全文
posted @ 2021-02-02 21:51 臭咸鱼 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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