摘要：
最近用了一些时间来研究C++版本的tensorflow 当然官网没有提供现成的库包，只能自己根据原码编译。网上翻了一遍，发现资料很多但都相对较为零散，这边记录一下自己编译库包(Release和Debug版本)的流程以及自己踩的坑。 电脑环境 win10 VS2019 cmake-3.20.1 swi 阅读全文
摘要：
Image Definition 镜像（Image）就是一堆只读层（read-only layer）的统一视角。 在上图左边，是由多个只读层堆叠在一起。除了最下边层，其他每层都会有一个指针指向下一层。这些是Docker内部的细节，并且都能够在主机的文件系统上访问。统一文件系统（union file 阅读全文
摘要：
YOLO，是一种one-hot的目标检测技术。由Joseph Redmon和Ali Farhadi在2016年引入，目前已经存在4个版本了。YOLOv4使用了两个bags的优化函数：在训练期间使用的“Bag of Freebies（BoF）”和在推理期间使用的“Bag of Special（BoS） 阅读全文
摘要：
在医学图像分割中，选取合适的损失函数是十分有必要的。已有的文献中提出了许多的损失函数，但只有少部分的文章对提出的损失函数进行了具体的研究。 损失函数主要是用于评估模型的预测值和真实标签的匹配程度的重要指标。在过去的几年，不同的损失函数被提出并应用到医学图像分割上。一般形式上，损失函数 $ L $ 采 阅读全文
摘要：
为什么要做归一化？ 神经网络学习的本质就是学习数据的分布。如果没有对数据进行归一化处理，那么每一批次训练的数据的分布就有可能不一样。从大的方面来讲，神经网络需要在多个分布中找到一个合适的平衡点；从小的方面来说，由于每层网络的输入数据在不断的变化，这会导致不容易找到合适的平衡点，最终使得构建的神经网络 阅读全文
摘要：
集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在 阅读全文
摘要：
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 RCNN算法解决问题： 1.速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依 阅读全文
摘要：
误差逆传播算法(error BackPropagation，BP)是神经网络中常用的传播算法。BP算法不仅可以应用于多层前馈神经网络，还可以应用于其他类型的神经网络，如训练递归神经网络。通常所说的“BP网络”一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 给定训练集 $ D=\left \{ (x_{1 阅读全文
摘要：
在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。 什么是类别不平衡问题 我们拿到一份数据时，如果是二 阅读全文
摘要：
在机器学习中，我们经常会分类为有监督学习和无监督学习，但是尝尝会忽略一个重要的分支，强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分，学习的目标，有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测，那么强化学习就是决策，它通过对周围的环境不断的更新状态，给出奖励或者惩罚的措施，来不断调整并给出新的策略。 阅读全文