DL之DNN優化技術:GD、SGD、Momentum、NAG、Ada系列、RMSProp各種代碼實現之詳細攻略
目錄
GD算法的三種細分
1.1、bGD
1.2、SGD
1.3、MbGD
1.4、SGD算法
2、Momentum算法
原文地址:http://toutiao.com/a4033463198/?tt_from=sina&app=news_article&iid=2585754491&utm_medium=toutiao_android&utm_campai
簡單理解CNN的padding如何計算一、說明二、計算三、技巧分享 一、說明 先看pytorch卷積層設置參數 nn.Conv2d( in_channels=1, #input height ou
機器學習與算法工程師方向面試題及答案1.快速排序2.列表中是否有這個數——二分查找3.拉格朗日對偶性4.k-means原理及複雜度5.邏輯迴歸和SVM區別6.過擬合問題怎麼解決7.PCA降維8.特徵工程之特徵選擇、組合、提取、篩選
目錄 1、ResNet50的mxnet實現 2、ResNet的keras實現 3、ResNet的pytorch實現 1、ResNet50的mxnet實現 具體網絡結構可參見https://blog.csdn.net/qq_210461
1. 圖像分類問題 這是人每天自然而然會做的事情,普通到大部分時候,我們都感知不到我們在完成一個個這樣的任務。早晨起牀洗漱,你要看看洗漱臺一堆東西中哪個是杯子,哪個是你的牙刷;喫早餐的時候你要分辨食物和碗碟… 抽象一下,對於一張輸
1. 線性分類器 在深度學習與計算機視覺系列(2)我們提到了圖像識別的問題,同時提出了一種簡單的解決方法——KNN。然後我們也看到了KNN在解決這個問題的時候,雖然實現起來非常簡單,但是有很大的弊端: 分類器必須記住全部的訓練數
1. 引言 上一節深度學習與計算機視覺系列(3)_線性SVM與SoftMax分類器中提到兩個對圖像識別至關重要的概念: 用於把原始像素信息映射到不同類別得分的得分函數/score function用於評估參數W效果(評估該參數下
1.背景 計算機視覺/computer vision是一個火了N年的topic。持續化升溫的原因也非常簡單:在搜索/影像內容理解/醫學應用/地圖識別等等領域應用太多,大家都有一個願景『讓計算機能夠像人一樣去”看”一張圖片,甚至”讀
文章目錄簡介數學基礎算法基礎貝葉斯分類器決策樹k近鄰數據降維線性判別分析人工神經網絡支持向量機線性模型隨機森林Boosting深度學習卷積神經網絡循環神經網絡生成對抗網絡聚類半監督學習隱馬爾可夫模型條件隨機場強化學習工程實現相關
Backto PyTorch Index 最佳實踐 Best Practice 2020-07-03 Server/Nvidia :C++ / TensorRT Mobile/Non-Nvidia : TVM 技術路徑 Pat
參考: 1. github https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 2. 運行方法 https://www.cnblogs.com/wind-chase
從caffe中我們看到softmax有下面這些參數 // Message that stores parameters used by SoftmaxLayer, SoftmaxWithLossLayer message Soft
FCN
在目標檢測和分割的任務中,我們都喜歡用多尺度 特徵融合操作來提高準確率。以語義分割爲例,大家在看到U-Net 以後想到的第一個自認爲的創新就是加上 ASPP 結構。加上一個特徵金字塔結構。然後做實驗發現整個效果還是不錯的。其實這個特徵金字
DayDayUp之Job:牛客網—算法工程師—劍指offer之66道在線編程(解決思路及其代碼)——01~20 目錄 劍指offer——66道在線編程——01~20 1、二維數組中的查找某個target—二分法查找