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摘要: 文章目录 0️⃣LeNet5🏵LeNet-5的训练算法🏵卷积神经网络的优点🏵总结 1️⃣AlexNet🏵特点🏵代码🏵主要贡献🌺ReLU激活函数的引入🌺层叠池化操作🌺Dropout操作🌺网络层数的增加 2️⃣VGGNet(Visual Geometry Group)🏵要点 3️⃣ 阅读全文
posted @ 2022-04-25 16:50 小Aer 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: BN与LN的区别 主要区别在于 normalization的方向不同! Batch 顾名思义是对一个batch进行操作。假设我们有 10行 3列 的数据,即我们的batchsize = 10,每一行数据有三个特征,假设这三个特征是【身高、体重、年龄】。那么BN是针对每一列(特征)进行缩放,例如算出【 阅读全文
posted @ 2022-04-25 12:51 小Aer 阅读(48) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 model.train()🎃model.eval()model.train()model.eval() model.eval()🎃torch.no_grad()Inference model.train()🎃model.eval() model.train()和model.eval( 阅读全文
posted @ 2022-04-25 10:49 小Aer 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 0️⃣前言1️⃣概念2️⃣如何计算网络中的参数量(param)🐱‍👤2.1卷积层:🐱‍👤2.2池化层:🐱‍👤2.3全连接层: 3️⃣如何计算网络中的计算量🐱‍👓3.1一次卷积的计算量,如何计算呢?🐱‍👓3.2全连接层的计算量 4️⃣计算参数量和计算量(pytorch库) 阅读全文
posted @ 2022-04-24 08:30 小Aer 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 🐱‍👓梯度下降🐱‍💻随机梯度下降🐱‍🚀mini-batch梯度下降🐱‍👤总结 🐱‍👓梯度下降 梯度下降又名批量梯度下降(Batch Gradient Descent),采用的方法是计算一个epoch(每个epoch都包含所有样本量)中所有样本的Loss和,对损失求平均就 阅读全文
posted @ 2022-04-23 16:46 小Aer 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 1.线程的基本概念2.线程的好处3.进程的概念4.进程的基本状态及状态之间的关系5.线程和进程的关系以及区别?6.引用 1.线程的基本概念 线程是进程中执行运算的最小单位,是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单位,线程自己不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源,但它可 阅读全文
posted @ 2022-04-23 09:40 小Aer 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 0.前言1.传统深度学习网络的退化问题2.深层CNN为何发生退化? and ResNet到底解决了什么问题?3.简单了解下ResNet和残差结构4.残差结构如何解决退化问题5.残差结构还有什么其他作用?6.残差结构能解决梯度爆炸吗?Inference 0.前言 这篇文章介绍resnet的重 阅读全文
posted @ 2022-04-22 20:59 小Aer 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 单选和多选都是六道,具体题目忘记了,大部分都是概率论知识 2. 贪吃蛇: n行m列地图,从某个位置出发,怎么走由WSAD组成(就是对应上下左右),遇到$就吃掉,*表示蛇,.表示空地,很简单,就是需要一个数组来定义食物有没有被吃,防止重复计算 代码: AC100% nm = list(map(i 阅读全文
posted @ 2022-04-22 15:50 小Aer 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 1. 2. 3. 4. 1. 给定一个数组,找出平均值,把比平均值大的删除,再求平均循环进行,直到没有比平均值大的数为止。 思路: 很简单,依次求平均,用二分查找找到平均值所在位置,删除右侧所有值,直到平均值就是最大 2. 说实话没有看懂示例,题目意思就是树如果从上到下权重递增就是递增序列 阅读全文
posted @ 2022-04-22 15:24 小Aer 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录 🧇前言🧇HRNet理论🧇HRNet结构细节🍞Backbone设计🍞BasicBlock设计🍞Bottleneck设计🍞FuseLayer设计🍞TransitionLayer设计🍞Neck设计🍞整体代码设计 🧇实验🧇Reference 🧇前言 本文结合多位大佬文章和 阅读全文
posted @ 2022-04-20 19:16 小Aer 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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