本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个 ...
CMP是在原始的框架上加入一个卷积层,GAP和softmax层,生成的网络。 . Classification:分类效果上可能会稍有下降,可以通过增加卷积层,就可以使分类准确度和原来差不多了 . Localization: To generate a bounding box from the CAMs, we use asimple thresholding technique to segme ...
2017-10-19 11:51 0 1453 推荐指数:
本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个 ...
- 通常机器学习,目的是,找到一个函数,针对任何输入:语音,图片,文字,都能够自动输出正确的结果。 - 而我们可以弄一个函数集合,这个集合针对同一个猫的图片的输入,可能有多种输出,比如猫,狗,猴 ...
Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主页上,更是许多关于此 ...
To be a Pythonista 1. assert 例子1 例子2 注意事项1: 可以用python -O .py去关闭assert, 所以assert只是辅助de ...
——深度学习的建模、调参思路整合。 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书《Machine Learning Yearing》(手稿),该书主要分享了神经网络建模、训练、调节参数时所需要的一些技巧和经验。我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题 ...
url: https://kpzhang93.github.io/papers/eccv2016.pdf year: ECCV2016 abstract 对于人脸识别任务来说, 网络学习到的特征具 ...
论文: 本文主要贡献: 1、提出了一种新的采样策略,使网络在少数的epoch迭代中,接触百万量级的训练样本; 2、基于局部图像块匹配问题,强调度量描述子的相对距离; 3、在中间 ...
Introduction 当前的part-based reid方法分为如下三类: ① 采用人体部件位置的先验知识或者姿态估计来定位部件区域(如把图片按若干个水平区域划分); ② 通过部件定位方法 ...