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摘要: 1. 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 在可分离卷积(separable convolution)中,通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。 举个例子 阅读全文
posted @ 2018-10-02 20:24 marsggbo 阅读(12166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文笔记系列-AutoFPN论文笔记object detection目标检测FPNautomlAutoFPN原论文:Auto-FPN: Automatic Network Architecture Adaptation for Object DetectionBeyond Classification之前的AutoML都是应用在图像分类或者语言模型上,AutoFPN成功地将这技术应用到了目标检测任... 阅读全文
posted @ 2018-09-30 09:41 marsggbo 阅读(317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍TensorFlow tf.app argparse tf.app.flags下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下#coding:utf-8 # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量 #... 阅读全文
posted @ 2018-09-28 16:52 marsggbo 阅读(9953) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 向量和矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等 范数 norm 矩阵 向量 一、向量的范数 首先定义一个向量为:a=[-5,6,8, -10] 1.1 向量的1范数 向量的1范数即:向量的各个元素的绝对值之和,上述向量a的1范数结果就是:29,MATLAB代码实现为:norm(a,1); 1 阅读全文
posted @ 2018-09-25 20:53 marsggbo 阅读(9532) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm 注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解。本文主要就Se... 阅读全文
posted @ 2018-09-21 18:50 marsggbo 阅读(1600) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 知乎上的这个回答超级赞!!!!!!!! 但是不能转载嘤嘤嘤。 https://www.zhihu.com/question/20852004 阅读全文
posted @ 2018-09-13 17:26 marsggbo 阅读(1020) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 香港美食记录(物价参考) 香港 美食 Hong Kong 有幸在香港读书,所以有机会品尝当地很多美食,因此将吃过的美食记录下来,也当为以后留个纪念(如果能顺利毕业23333)。 以下美食价格均为港币$,没写价格就是忘了2333。 不停更新…直到毕业离港。 双拼叉烧饭 叉烧饭 猪肚排骨饭 米线+牛肉+ 阅读全文
posted @ 2018-09-13 14:50 marsggbo 阅读(668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性代数复习Linear Algebra 线性代数 行列式 行列式的性质记行列式如下:行列式与它的转置行列式相等,即互换行列式的两行(列),行列式变号。推论:如果行列式有两行(列)完全相同,则此行列式为零。即,若,则行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同一个倍数,等于用数乘以此行列式。下图有:。推论:行列式的某一行(列)中所有元素的公因子可以提到行列式符号的外面.行列式中如果有两行(列)元... 阅读全文
posted @ 2018-09-13 12:36 marsggbo 阅读(416) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习中数据读取是很重要的一个环节,TensorFlow也提供了很多实用的方法,为了避免以后时间久了又忘记,所以写下笔记以备日后查看。 最普通的正常情况 首先我们看看最普通的情况: 输出结果 由结果我们可以知道TensorFlow能很好地帮我们自动处理最后一个batch的数据。 datasets. 阅读全文
posted @ 2018-09-07 12:04 marsggbo 阅读(6636) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: Summary 我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量$α={α^{(i,j)}}$以及$w$的学习。(这里$α$可以理解成the encodi 阅读全文
posted @ 2018-09-05 21:28 marsggbo 阅读(4104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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