07 2021 档案
摘要：VGG： 这个是VGG的网络模型架构： VGG( (features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace=True) (2): Co
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摘要：Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是："accumulate history across your training
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摘要：一、神经网络 1、人工神经元 神经网络由很多的节点构成，这些节点又叫做人工神经元（或神经元） 他的结构如图所示： x1~xn是输入信号 wij代表从神经元j到神经元i的连接权值 θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias ) 神经元i的输出与输入的关系表示为： yi=f(ne
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摘要：评价神经网络好坏的一个重要一句就是： 以最少的代价使神经网络获得最好的准确率。 关于特征：特征就是对己而言，特征是某些突出性质的表现，于他而言，特征是区分事物的关键，所以，当我们要对事物进行类或者识别，我们实际上就是提取‘特征’，通过特征的表现进行判断。 特征选择（feature selection
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摘要：神经网络的基础模型是感知机，因此神经网络也可以叫做多层感知机，简称MLP。单层感知机叫做感知机，多层感知机约等于人工神经网络（ANN） **表征学习（**representation learning）： 机器能够提取有意义的特征而无需人为干预。经典的例子就是Autoencoder，主要就是由加码器
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