参数量以参数个数为单位，要计算内存或显存的，用参数量乘以每个参数所占的字节数即可。网络训练的快慢 计算量以计算机做乘加次数为单位，即完成某个操作，需要执行多少次乘法和加法操作。计算设备需要多大的内存或显存。 计算量： FLOPS：注意全大写，是floating point operations pe ...
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2021-02-25 11:41:12
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1、AlexNet AlexNet中的trick：AlexNet将CNN用到了更深更宽的网络中,其效果分类的精度更高相比于以前的LeNet,其中有一些trick是必须要知道的. ReLU的应用：AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid，其能更快的训练，同时解决sigmoid在训练较深的网络中出 ...
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2021-01-30 11:48:39
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LSTM原理 CNN卷积神经网络 应用：图像，视频 RNN 递归神经网络 应用：NLP 1RNN结构 one to one 比如输入一张图片，它会给我们输出是猫还是狗 one to many 比如输入一张图片，给出一些列图片描述 many to one 比如文本分析，给出文本是积极还是消极的 man ...
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2021-01-26 12:10:00
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:36:43
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:34:20
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深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理（相比于 yolov3，有哪些改进点） YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派，一类是以 R-CNN 为代表的 tw ...
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2020-12-16 11:52:31
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数据处理不等式：DataProcessingInequality我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效
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2020-11-30 15:15:49
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正则表达式 NFA引擎匹配原理 https://blog.csdn.net/lxcnn/article/details/4304651 贪婪模式与非贪婪模式 http://www.360doc.cn/mip/42405090.html ...
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2020-11-20 11:52:52
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前面学过数字识别（单任务），这里基于CNN来实现验证码（多任务的识别） 全部代码见：github(Tensorflow/10多任务学习） 一：验证码图片生成 from captcha.image import ImageCaptcha #生产验证码图片 from PIL import Image i ...
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2020-11-18 12:34:21
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Pytorch如何高效使用GPU深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（GraphicProcessUnits，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化
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2020-11-16 13:22:51
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