09 2019 档案
摘要:其实ResNet这篇论文看了很多次了,也是近几年最火的算法模型之一,一直没整理出来(其实不是要到用可能也不会整理吧,懒字头上一把刀啊,主要是是为了将resnet作为encoder嵌入到unet架构中,自己复现模型然后在数据集上进行测试所以才决定进行整理),今天把它按照理解尽可能详细的解释清楚跟大家一
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摘要:假设一个卷积层的输入的特征图(feature maps)数量(input channels)为“n”,输出为特征图数量为“m”,卷积核(kernel size)为“k”。假设我们处理的是一个2D的卷积操作,卷积层对应的输入的参数量为k * k * n,与此同时,由于输出为m通道的特征图数量,为了映射
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摘要:归一化和标准化是机器学习和深度学习中经常使用两种feature scaling的方式,这里主要讲述以下这两种feature scaling的方式如何计算,以及一般在什么情况下使用。 归一化的计算方式: 上述计算公式可以将特征的值规范在[0, 1]之间,使用归一化来进行feature scaling一
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摘要:停更博客好长一段时间了,其实并不是没写了,而是转而做笔记了,但是发现做笔记其实印象无法更深刻,因此决定继续以写博客来记录或者复习巩固所学的知识,与此同时跟大家分享下自己对深度学习或者机器学习相关的知识点,当然浅薄之见如有说错表达错误的,欢迎大家指出来。废话不多说,进入今天的主题:Batch Norm
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