摘要：
Momentum:解快了收敛速度，同时也减弱了SGD的波动 NAG: 减速了Momentum更新参数太快 Adagrad: 出现频率较低参数采用较大的更新，对于出现频率较高的参数采用较小的,不共用一个学习率 Adadelta:解决了Adagrad后续学习率为0的缺点，同时不要defalut 学习率 阅读全文
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删除本地分支 命令行 : $ git branch -d <BranchName> 删除远程分支 命令行 : $ git push origin --delete <BranchName> git fetch：相当于是从远程获取最新版本到本地，不会自动合并。 git pull：相当于是从远程获取最新 阅读全文
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下载文件 cuda8,自行网上下载online的安装包就好了 cudnn6 python36 tensorflow_gpu 下载地址：https://pan.baidu.com/s/1mjwOi5E ，密码：hyfb 配置挺简单的，就是中间出现cudnn版本不对，替换成正确的就好了 阅读全文
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何凯明大佬 ICCV 2017 best student paper 作者提出focal loss的出发点也是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率，同时不影响原有的速度.one-stage detector的准确率不如two-stage det 阅读全文
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毕设终于告一段落，传统方法的视觉做得我整个人都很奔溃，终于结束，可以看些搁置很久的一些论文了，嘤嘤嘤 Densely Connected Convolutional Networks 其实很早就出来了，cvpr 2017 best paper 觉得读论文前，还是把dense net的整个网络结构放到 阅读全文
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仙6，尽然后面还有这样一个动画，这样结局不能说悲了，越祁换今朝那一段以为女主已经死了，嘤嘤嘤 仙4 1）即墨，四人打败狐妖后看花灯，好美 2)琼华，四人拿到第二件寒器 阅读全文
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欢迎 follow 阅读全文
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How to decide which regularization (L1 or L2) to use? Is there collinearity among some features? L2 regularization can improve prediction quality in t 阅读全文
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前面：好老的东西啊，啊啊啊啊啊啊啊啊啊 来源于统计学习方法： 信息增益： 其中 信息增益率： 基尼指数： 取gini最小的 先剪枝——在构造过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造。 后剪枝——先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。 adaboost 阅读全文
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GPU和CPU实现的不一样，这里贴的是CPU中的drop out 直接看caffe里面的源码吧：（产生满足伯努利分布的随机数mask，train的时候，data除以p,...... scale_ = 1. / (1. - threshold_); 阅读全文