随笔分类 - 深度学习
摘要：Epoch（时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数
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摘要：我们在进行写代码的时候，有时候会发现有的m = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2,bias=False) ,bias是False，而默认的是True。为啥呢？是因为一般为False的时候，nn.Conv2d()后面通常接nn.BatchNorm2d(output)。 是因为
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摘要：不拷贝： 如果只是简单的赋值，那么不会进行拷贝。不进行变量的拷贝。示例代码如下： a = np.arange(12) b = a #这种情况不会进行拷贝 print(b is a) #返回True，说明b和a是相同的 2、View或者浅拷贝：有些情况，会进行变量的拷贝，但是他们所指向的内存空间都是一
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摘要：1.什么是One_Hot? 对于这个问题，之前谷歌了一下，还涉及寄存器了（one-hot编码是N位状态寄存器为N个状态进行编码的方式）。。真的无语。这里不说那些很底层的，我们只需要了解one-hot编码是将类别变量转换为机器学习算法中容易处理的一种形式！ 概念太抽象了，对太抽了，那么从实际例子来说明
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摘要：Dice系数和mIoU是语义分割的评价指标，在这里进行了简单知识介绍。讲到了Dice顺便在最后提一下Dice Loss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和Dice Loss。 一、Dice系数 1.概念理解 Dice系数是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度，
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摘要：一、易混概念 对于一些常见的距离先做一个简单的说明 1.欧式距离 假设X和Y都是一个n维的向量，即 则欧氏距离： 2.L2范数 假设X是n维的特征 L2范数： 3.闵可夫斯基距离 这里的p值是一个变量，当p=2的时候就得到了欧氏距离。 4.曼哈顿距离 来源于美国纽约市曼哈顿区，因为曼哈顿是方方正正的
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摘要：在图像处理中，经常会碰到掩膜(Mask)这个词。那么这个词到底是什么意思呢？下面来简单解释一下。 1.什么是掩膜首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程。在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不
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摘要：CLASStorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_
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摘要：pytorch之ImageFoldertorchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的Dat
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摘要：http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled
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摘要：定义 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。一句话：给定数据，预测标签。 无监督学习是机器学习任务的一种。它从无标记的训练数据中推断结论。最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模
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摘要：GAN概述 在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据Ian Goodfellow自己说： 之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然后Ian Goodfellow想到GAN的思想，跟朋友说你应该这么做这么做这么做，我打赌一
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摘要：1）神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，
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摘要：PIL，全称 Python Imaging Library，是 Python 平台一个功能非常强大而且简单易用的图像处理库。但是，由于 PIL 仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容 Python 3 的版本，名字叫 Pillow ，我们可以通过安装
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摘要：Intersection over Union（IoU）是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxes)的任务都可以用IoU来进行测量。 IoU（重叠度） IoU分数是对象类别分割问题的标准性能度量。 给
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