10 2019 档案

极大似然估计
摘要：一、核心思想：由部分估计整体 二、具体分析 （1）先举一个最简单的例子，如下： 转换成更专业一点的就是：现在有一个样本分布为A，我们从这个样本分布中获得了一部分样本a，极大似然就是要利用这部分a来估计A的分布； 做法就是对A构建模型，模型参数为Q，然后再构建极大似然函数表示在何种模型参数Q下可以最大 阅读全文
posted @ 2019-10-28 11:55 outthinker 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑
depth wise CNN
摘要：depth wise cnn相对于传统的CNN，区别在于：它是逐通道做卷积操作！ 例子如下： （1）使用传统卷积，输入：H*W*C_in，最终输出h*w*C_out：卷积核尺寸为K*K*C_in*C_out，则参数量=K*K*C_in*C_out，计算量=K*K*h*w*C_in*C_out; （2 阅读全文
posted @ 2019-10-08 09:20 outthinker 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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