07 2021 档案
摘要：Padding and stride 一个N*N的图像，使用f*f的卷积核，会得到（n-f+1）*（n-f+1）的大小 但是边缘的图像 使用了一次，而且整个图像缩小了 因此，可以增加一圈padding，假设增加的padding 的长度为p 会得到（n+2p-f+1）*（n+2p-f+1）的图像 通常
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摘要：1. numpy 在深度学习中，我们使用不是简单的数字，而往往是矩阵或者是向量，因此numpy会更加的有用。它不需要我们for循环遍历矩阵中的每一个数字，而是帮助我们直接对每一个元素进行处理。 np.exp() \[ np.exp(x) = (e^{x_1}, e^{x_2}, ..., e^{x_
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摘要：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？ 0维张量标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。 2维张量 2维张量称为矩阵 3维张量 公用数据存储在张量 时间序列数据 股价 文本数据 彩色图片(RGB) 在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，
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摘要：Image Stride（内存图像行跨度） 当视频图像存储在内存时，图像的每一行末尾也许包含一些扩展的内容，这些扩展的内容只影响图像如何存储在内存中，但是不影响图像如何显示出来； Stride 就是这些扩展内容的名称，Stride 也被称作 Pitch，如果图像的每一行像素末尾拥有扩展内容，Stri
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