摘要:
《Quantization Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object Detection》 常见的模型压缩方法有:量化(BinaryNet)、分组卷积(ShuffleNet、MobileNet)、剪枝和 Mimic。Mimic 前身是知识蒸馏,属于迁移学习 算法 阅读全文
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微软目标检测系列 Deformable ConvNet v1, v2 Relation Networks for Object Detection Learning Region Features for Object Detection Acquisition of Localization Co 阅读全文
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引言 已经有很多U Net Like的神经网络被提出。 U Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好: 1. 因为利用了底层的特征(同分辨率级联)改善上采样的信息不足。 2. 医学图像数据一般较少,底层的特征其实很重要。 不只是医学图像,对于二分类的语义分割问题,类 UNet 阅读全文
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神经网络下的语义分割论文 阅读全文
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一、单个特征的EDA 1. 对于 binary feature 和 categorical feature,train['feature_name'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar') 2. 对于 continuous numerical fe 阅读全文
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Click Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising 1. 问题描述 互联网广告有多种形式,包括展示广告、竞价排名、上下文广告。对于按点击付费的广告,一个很重要的指标就是广告点击率(用户点击的次数 Click / 展示 阅读全文
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对FM、FFM、DeepFM的论文理解 阅读全文
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LeNet, AlexNet, VGG16, GoogLeNet, ResNet 阅读全文
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word2vec是常用的word embedding方法 阅读全文
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Multi-layer Perceptron模型的简单介绍。sklearn.neural_network模块中有MLP的分类和回归类 阅读全文