19l92y11p26 - 博客园

2020年1月3日

摘要：引自：https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11207863.html BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建阅读全文

posted @ 2020-01-03 19:18 19l92y11p26 阅读(2049) 评论(0) 推荐(0) 编辑

正则化的理解

摘要：作者：陶轻松链接：https://www.zhihu.com/question/20924039/answer/131421690来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 r(d)可以理解为有d的参数进行约束，或者 D 向量有d个维度。咱们将楼主的给的凸优化结构阅读全文

posted @ 2020-01-03 15:47 19l92y11p26 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月23日

网络压缩方法总结

摘要：引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36051603 1、对于具有更多层和节点的更大的神经网络，减少其存储和计算成本变得至关重要，特别是对于一些实时应用，如在线学习、增量学习以及自动驾驶。 2、在深度学习的另一端，即更贴近人们生活的移动端，如何让深度模型在移动设备上运行，阅读全文

posted @ 2019-12-23 15:07 19l92y11p26 阅读(1783) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月14日

用Vgg16来提取特征

摘要：引自：https://www.cnblogs.com/pypypy/p/11830464.html 文件test_vgg16.py可以用于提取特征。其中vgg16.npy是需要单独下载的文件。 2、使用预训练的模型提取特征打开test_vgg16.py，做如下修改： 1 import numpy 阅读全文

posted @ 2019-12-14 16:41 19l92y11p26 阅读(2979) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月10日

VGG16学习

摘要：引自：https://www.cnblogs.com/lfri/p/10493408.html 摘要本文对图片分类任务中经典的深度学习模型VGG16进行了简要介绍，分析了其结构，并讨论了其优缺点。调用Keras中已有的VGG16模型测试其分类性能，结果表明VGG16对三幅测试图片均能正确分类。前阅读全文

posted @ 2019-12-10 19:31 19l92y11p26 阅读(326) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月3日

注意力模型

摘要：引自：https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 深度学习之Attention Model（注意力模型） 1、Attention Model 概述深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们阅读全文

posted @ 2019-12-03 11:26 19l92y11p26 阅读(335) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月28日

统计学习方法

摘要：引自：https://www.cnblogs.com/limitlessun/p/8611103.html#_label0 知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+C 阅读全文

posted @ 2019-11-28 21:04 19l92y11p26 阅读(374) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数字图像处理（五）

摘要：一、特征表示与描述（根据区域的外部特征来表示，根据区域的内部特征来表示） 1、链码（太长，噪声产生不必要链码）（加大网格空间，根据原始边与结果的接近程度来确定新点的位置） 2、多边形逼近阅读全文

posted @ 2019-11-28 20:41 19l92y11p26 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数字图像处理（四）

摘要：一、图像分析系统的组成：二、图像分割： 1、图像分割基于亮度的两个特性：1、不连续性（边界分割法，边缘连接分割法） 2、相似性（阈值分割法，面向区域的分割） 2、 3、边界分割法：点的检测，线的检测，边的检测点的检测：设定阈值T，运用高通滤波器进行滤波，得出的值跟T进行比较，大于T则说明其与周阅读全文

posted @ 2019-11-28 20:17 19l92y11p26 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑

BN

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 机器学习领域有个很重要的假设：独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？Batc 阅读全文

posted @ 2019-11-28 17:12 19l92y11p26 阅读(629) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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