10 2022 档案
摘要：生成树 首先，生成树是相对于连通图来说的。它是一个连通图的子图，而且没有环，也可以看成是一棵树。对于生成树，其所有结点的根节点都是同一个。 生成树有以下两个性质： 生成树包含了图的所有结点 生成树只包含图的最小数量的边 由于生成树包含了图的所有结点，且只包含最小数量的边。所有，对于一个顶点数为n的图
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摘要：论文简介 该论文提出深度神经网络的深度对于大规模图像识别模型的表现有显著提升。模型使用3*3的小型卷积过滤器和较小的卷积层步幅，并且其神经网络层数达到了16-19层。基于这些发现在ImageNet-2014比赛中取得了第一名和第二名。并且该模型在其他类型的图像数据集上也具有泛化性，具有良好的迁移能力
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摘要：论文介绍 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks- Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton 该论文是 ImageNet Large-Scal
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摘要：本次项目首先使用CNN卷积神经网络模型进行训练，最终训练效果不太理想，出现了过拟合的情况。准确率达到0.72，loss达到0.54。使用预训练的VGG模型后，在测试集上准确率达到0.95，取得了不错的改进效果。受益于VGG模型的可迁移性，它在图像特征提取方面有比较好的表现，我们使用预训练的VGG模型
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摘要：概述 Yann LeCun, Leon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner的论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》提出使用CNN卷据神经网络来进行手写数字图片识别。
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