一、基础 二、ResNet18 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, Sequential class BasicBlock(layers.Layer): d ...
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2021-05-04 16:11:01
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AdaBoost训练弱分类器关注的是那些被分错的样本，AdaBoost每一次训练都是为了减少错误分类的样本。而GBDT训练弱分类器关注的是残差，也就是上一个弱分类器的表现与完美答案之间的差距，GBDT每一次训练分类器，都是为了减少这个差距。 GBDT的原理就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下 ...
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2021-04-19 15:12:38
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H.265将图像划分为“树编码单元（coding tree units, CTU）”，而不是像H.264那样的16×16的宏块。根据不同的编码设置，树编码块的尺寸可以被设置为64×64或有限的32×32或16×16。很多研究都展示出更大的树编码块可以提供更高的压缩效率（同样也需要更高的编码速度）。每 ...
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2021-02-04 11:41:29
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本文的内容包括残差网络的基础知识以及相关辅助理解的知识点，希望有一定深度学习基础的同学能够平滑上手理解ResNet。本文包括什么：残差网络的由来，为什么需要残差网络？残差网络是什么，怎么定义？残差网络为什么好用？优越性在哪里？有没有一个简单的例子来直观看懂什么是残差网络？残差网络的由来残差操作这一思想起源于论文《DeepResidualLearningforImageRecognition》，目前
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2020-11-26 14:37:02
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1. 简介 随着神经网络的进一步加深，可能会出现如下问题： （1）梯度消失、梯度爆炸 （2）退化问题--训练集上准确率下降（不等于过拟合--表现为在训练集上表现更好） ResNet是2015年ILSVRC 比赛2015第一名的算法。主要是针对更深的神经网络难以训练的问题，提出了一种残差学习的结构，不 ...
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2020-09-12 21:11:26
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第三周：卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同， 是否这种误差存在于所有CNN模型 是否这种误差是在一定的取值范围内 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论文《Mo ...
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2020-08-08 21:17:53
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1、ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 2、但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 目前针对这种现象已经有了解决的方法：对输入数据和 ...
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2020-07-21 01:06:41
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1.基于既保持神经网络结构的稀疏性，又充分利用密集矩阵的高计算性能，谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构； 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积，池化操作堆叠到一起（卷积，池化后的尺寸相同，通道增加，神经网络的宽度变宽），在3*3,5*5卷积操作前，3*3池化操作后添加1 ...
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2020-07-14 20:10:17
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地址：https://arxiv.org/pdf/2006.05749.pdf ...
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2020-07-14 13:33:52
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paper:https://arxiv.org/abs/2004.13824 code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. 基本思想 作者指出，当前基于深度学习的方法只是在单个尺度上利用了self-similarity ...
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2020-07-12 01:07:25
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