个人学习CNN的一些笔记，比较基础，整合了其他博客的内容 feature map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样），其中每一个称为一个feature map。 feature map ...

一、MAP(平均精度均值) 　　AP表示Average Precision 其实求的就是PR曲线下面的面积。 以A和E客户为例子画图计算： 3、代码 https://github.com/sparklego/ml/blob/master/metrics/MAP ...

1. split大小的计算公式 　　　minSize=max{minSplitSize,mapred.min.split.size} （minSplitSize大小默认为1B） 　　　maxSize=mapred.max.split.size（不在配置文件中指定时大小 ...

前言 在Java中，每个对象都有一个从Object基类派生出的 hashCode() 方法，用于根据当前对象的某些特征返回一个整型变量。其核心源代码（省略一些类型判断与验证代码）如下所示： 那么为什么要这么计算，31这个数字是哪来的，本文将从理论和实践层面进行详细 ...

刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅： caffe中： TF中 ...

怎样将直接数据库中Json字段,映射到Mybatis中的Map类型? ...

CNN中feature map、卷积核、卷积核的个数、filter、channel的概念解释 参考链接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好，解决了很多基础问题。 feather map ...

feature map的含义(摘自这篇知乎) Feature Map(特征图)是输入图像经过神经网络卷积产生的结果 。 层与层之间会有若干个卷积核(kernel)，每一层中的每个feature map跟每个卷积核做卷积，对应产生下一层的一个feature map。 feature map ...