随笔分类 - Machine Learning
摘要：CNN常用图片分类网络 0. 这些图片分类网络之间的关系，以及他们和RCNN等网络之间的关系，看这篇回答，说的非常好：https://www.zhihu.com/question/43370067 我稍微摘录一点： 首先作者给的那个图对于从整体掌握这些网络非常有帮助： 由于从这些pretrained
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摘要：目标检测、实例分割学习 这里只列举一些我本人觉得讲得很清楚的博文，以便于自己的学习 1. 综述1：https://www.zhihu.com/question/21665775 这篇文章对计算机视觉做了一个很好的、很生动的综述 2. 综述2：https://www.cnblogs.com/skyfs
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摘要：[转载]上采样 来源：https://www.cnblogs.com/han1ning1/p/6924404.html 放大图像 （或称为 上采样（upsampling） 或 图像插值（interpolating） ）的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 来源：https:
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摘要：[转载]CNN中的激活函数 激活函数在DNN中就已经学过了，但是在CNN中也在用。因为有些CNN网络的描述中将激活函数叫成“激活层”，就让我误以为它是一个独立的层，会在几个卷积层之后独立配置，但是今天又回顾去看VGGNET的网络设计，发现它是将卷积层和激活层合并在一起的，如图： （是从笔记中截的图，
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摘要：[转载]CNN可学习参数个数的计算 来源：https://www.jianshu.com/p/aa856451f916 前几天有事耽搁了几天，现在正式开始继续学习 这篇文章对于回忆和进一步了解CNN的结构是很有帮助的
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摘要：我自己用C++写了个GMM(Gaussian mixture model)模型 Written for an assignment 之前粗粗了解了GMM的原理，但是没有细看，现在有个Assignment让用C++手写一个GMM模型，有点方，花了一些时间写出来了。 先吐槽下，这两天算是把网上关于GMM
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摘要：[转载]三十分钟理解：线性插值，双线性插值Bilinear Interpolation算法 来源：https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 这篇文章讲的很好，我就不复制粘贴了，想看的同学到原文看就好了
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摘要：[转载]关于Pretrain、Fine tuning 这两种tricks的意思其实就是字面意思，pre train(预训练)和fine tuning(微调) 来源：https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198885 Pre train的mod
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摘要：[转载]sklearn多分类模型 这篇文章很好地说明了利用sklearn解决多分类问题时的implement层面的内容：https://www.jianshu.com/p/b2c95f13a9ae。我自己就不搬运了
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摘要：Grid Search 初学机器学习，之前的模型都是手动调参的，效果一般。同学和我说他用了一个叫grid search的方法、可以实现自动调参，顿时感觉非常高级。吃饭的时候想调参的话最差不过也就是粗暴遍历吧，没想到回来看了grid search发现其实就是粗暴遍历 emmm越学越觉得，机器学习解决问
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摘要：[转载]AdaBoost算法 原文：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 这里就不转载了，到原文看吧。但是有几点可以注意下： 1. 上一个基本分类器训练出来的权值是下一个基本分类器的初始权值。并且每次分类器更新后，预测时都是这
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摘要：Batch normalization简析 What is batch normalization 资料来源：https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=34 Batch normalization通俗来说，就是对每一层都进行normalization处
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摘要：[转载]什么是白化(whitening)? 来源：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602 白化whitening 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602 作
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摘要：PCA(主成分分析)方法浅析 降维、数据压缩 找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向 PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为： 0维 PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无
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摘要：[转载]clip gradient抑制梯度爆炸 来源：https://blog.csdn.net/u010814042/article/details/76154391 1.梯度爆炸的影响 在一个只有一个隐藏节点的网络中，损失函数和权值w偏置b构成error surface，其中有一堵墙，如下所示
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摘要：Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源：https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码 先压缩原数据、提取出最有代表性的信息。然后处理后再进行解压。减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数)，从而
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摘要：用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉，防止跑到一半显存满了 :显示当前GPU中的线程 :输入PID以结束线程
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摘要：机器学习术语词典 emmm最近在准备机器学习课程的期中考试（开卷），由于是英文的，所以在语言上比较捉急。所以干脆准备了一个词典，里面的词是我从10+个PPT上手动撸下来然后翻译的，应该能保证在中文学术语境下是正确的。当然内容现在还比较局限，因为只是为了应付PolyU的期中考试。。。但是还是可扩展的！
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摘要：All the matrials come from Machine Learning class in Polyu,HK and I reorganize them and add reference materials.I promise that I only use them to stud
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摘要：The complete .ipynb file can be download through my share in onedrive:https://1drv.ms/u/s!Al86h1dThXMNxDtq_wkOF1PNARrl?e=WvRNaI All the materials come
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