08 2019 档案
摘要:python 端扩展 pytorch 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接: https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/78829329 PyTorch 如何自定义 M
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摘要:转载 https://www.jianshu.com/p/3eaa970bd45c
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摘要:train loss 与 test loss 结果分析: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题
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摘要:You can always leverage the fact that nan != nan: With pytorch 0.4 there is also torch.isnan:
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摘要:Unsupervised Person Reid (UDA)的预设条件: Source domain的图像带标签(人的id) Target domain图像不带id标签,但是带camera的信息 基本思路:利用source domain和target domain进行混合训练,以进行domain a
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摘要:Unsupervised Person Re-identification: Clustering and Fine-tuning 思想很清晰: a) 用其他的标注数据集先训练一个pre-trained model; b) 用这个model提取training的特征 c) 把提取的feature做一
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