tf.train.Saver()
摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78504614
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2019-09-08 15:42
一杯明月
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利用房价预测推导梯度下降
摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62884449
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2019-09-08 13:55
一杯明月
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双线性插值
摘要：假设有一张4*4的图像.如下图: 我们想缩放成3*3的图像,计算如下(以缩放后的像素点B为例)： 根据如下计算公式: srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) 以E点坐标为例计算坐标点在原图对坐标位置如下:
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2019-09-08 13:37
一杯明月
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Batch Normalization
摘要：参考：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516
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2019-09-04 18:07
一杯明月
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深度学习图像预处理的几个步骤
摘要：原图和label图都需要旋转：90度，180度，270度 原图和label图都需要做沿y轴的镜像操作 原图做模糊操作 原图做光照调整操作 原图做增加噪声操作（高斯噪声，椒盐噪声）
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2019-09-04 13:49
一杯明月
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使用谷歌GPU
摘要：参考：https://blog.csdn.net/ssssdbucdbod/article/details/80397808
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2019-09-02 13:37
一杯明月
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TensorFlow的GPU设置
摘要：原文地址： https://blog.csdn.net/Jamesjjjjj/article/details/83414680 os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[
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2019-09-02 13:10
一杯明月
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机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
摘要：移步：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
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2019-09-02 13:05
一杯明月
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图像语义分割
摘要：参考：https://blog.csdn.net/helloworld_fly/article/details/80306117
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2019-08-30 10:17
一杯明月
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深度学习的超参数调整
摘要：在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。在本研究中使用了以下超参数，下面将分别介绍并总结了不同超参数的调整规则。 （1）学习率 学习率是一个超参数，控制我
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2019-08-28 23:05
一杯明月
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