本篇文章从torch的角度去解决了线性回归问题，细节你可能不懂，但也可以发现它是非常简单的，全程没有让你去实现优化器、去实现全连接层、去实现反向传播，在这里你就不需要去实现一个数学公式。你需要做的仅仅是成为一个优秀的调包侠，并且努力成为一个伟大的调参师即可。
至于为什么直接上代码，而不是先讲解to... ...
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2021-04-15 12:48:41
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惩罚函数也叫乘子法，求解带约束的非线性规划问题时，常用KKT条件列出满足条件的方程组，解方程组后即可得到最值点，当满足KKT条件的方程组是一个非线性方程组，利用计算机求解很难给出通用算法。本篇介绍的惩罚函数可以将一个带约束非线性问题转化为无约束的非线性规划，而无约束线性规划可以用梯度法等实现求解，利 ...
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2021-04-05 12:24:09
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https://arxiv.org/abs/1603.09382 2021-03-30 随机深度：训练时每个batch随机dropout一些层，测试时用完整的网络 深层网路：后向传播梯度消失/爆炸，前向传播信息丢失，训练时间长 class StochasticDepthBottlencek(nn.M ...
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2021-03-31 12:20:09
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我们在训练神经网络的时候，超参数batch size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch size设置的越大，模型就会越稳定。batch size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的b ...
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2021-03-31 12:14:48
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进 ...
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2021-03-18 14:27:25
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背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的，而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imresize 函数来进行实现的，这样的做法也就是会使得 SR-kernel 是固定和理想。当然还有很多是用各向 ...
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2021-03-18 14:01:13
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卷积神经网络超详细介绍 文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 ...
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2021-03-16 13:45:49
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参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.html 频率是表征数据变化剧烈程度的指标，是数据在平面空间上的梯度.从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域. 傅立叶变换后的频谱图，也叫功率图或幅频图.除了中心以外还存在以某一点为中 ...
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2021-03-12 13:34:35
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梯度下降： θ 不一定可求。找最低点：每走一步求偏导调整方向。 第一步： 获得目标函数 第二步：交给机器一堆数据，告诉它想要的最终结果，告诉他什么样的算法。 第三步： 如何优化。迭代10000次。完成迭代 随机点，更新参数。 计算损失函数，每个样本都要参数计算。 数据存在： 离群点，噪音点。 小批量 ...
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2021-03-06 14:41:58
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cornerHarris函数对于每一个像素（x,y)在blockSize x blockSize 邻域内，计算2x2梯度的协方差矩阵M(x,y)。就可以找出输出图中的局部最大值，即找出了角点。 void cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, i ...
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2021-03-06 14:17:34
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