摘要： 32min 如何确定embedding个数即嵌入矩阵容量？：不确定；与文本的字数关系不大，关键是语言的复杂度和需要解决的问题类型 embedding的效果要比one hot编码的效果好 阅读全文

摘要： dense layer：mnist识别中，需要十组dense权重矩阵来计算这十个输出内容，conv矩阵每一个元素乘以另一个矩阵的元素并相加，得到一个值，最后加上sigmoid（softmax在二元情况下就是sihgmoid）得到一个值。 什么时候需要在conv后加max pooling--未知why 阅读全文

摘要： VGG:3*3Imagenet：7*7,9*9论文中证明3*3更胜一筹，但是用多少并没有定论微调：删掉模型的中间只对最后一层微调：model.pop，就删掉了最后一层 如何决定训练多少层？：·看论文上的可视化结构，清楚每一层的语义层次，哪一层的语义操作和自己的模型相关 ·试验 欠拟合：使用的模型不够 阅读全文

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/33147353 https://blog.csdn.net/thm225679/article/details/79689008 https://github.com/ryanleeallred/Image_Augmentation/blo 阅读全文

摘要： https://yq.aliyun.com/articles/558181 Mask R-CNN与Faster R-CNN相似，Faster R-CNN是two-stage的，其中第一个stage是RPN。添加一个预测分割mask的并行分支——这是一个FCN。 ROIlign Layer而不是ROI 阅读全文

摘要： opencv： https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/61616493 阅读全文

摘要： fast-ai系统资料https://www.jianshu.com/p/2fe22a6b0ecb 中文视频 https://www.bilibili.com/video/av10156946/index_6.html#page=9 https://edu.csdn.net/course/play/ 阅读全文

摘要： 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html 语义分割 https://blog.csdn.net/u013580397/article/details/7850 阅读全文

摘要： key1 import os g = os.walk(r'D:\Users\Quincy_C\PycharmProjects\S6')print(next(g))print(next(g)) 第一次next结果： 得到的结果是是一个元组，元组的第一个元素是输入的文件路径，第二个元素是当前路径下所有的 阅读全文

摘要： 转： http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失 阅读全文