参考: http://www.17bigdata.com/随机森林进行特征重要性度量的详细说明/ https://www.baidu.com/link?url=boyy4MZW0bk2sByOVZr5tdekS_dnr-Q9lIMZtY6NFnTbguWVH43Pbk-b7-XscMvT& ...
Momenta详解ImageNet 夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 精彩论文解读专栏。除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 挑战赛中夺冠的网络架构SENet。本文 ...
2018-05-12 22:06 1 22674 推荐指数:
参考: http://www.17bigdata.com/随机森林进行特征重要性度量的详细说明/ https://www.baidu.com/link?url=boyy4MZW0bk2sByOVZr5tdekS_dnr-Q9lIMZtY6NFnTbguWVH43Pbk-b7-XscMvT& ...
我们都知道,在调用sklearn中的随机森林时,是可以通过feature_importances_查看每个特征的重要程度的。 其主要通过置换检验来求得特征的重要程度。 如果特征k是重要的,那么用随机的值将该列特征破坏,重新训练和评估,计算模型的泛化能里的退化程度 ...
网络构建特征。一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力。本文重点在于通道之间的联 ...
作者提出为了增强网络的表达能力,现有的工作显示了加强空间编码的作用。在这篇论文里面,作者重点关注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,实际上就是显式的让网络关注channel之间的信息 (adaptively recalibrates ...
论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers ...
Squeeze-and-Excitation Networks 简介 SENet提出了一种更好的特征表示结构,通过支路结构学习作用到input上更好的表示feature。结构上是使用一个支路去学习如何评估通道间的关联,然后作用到原feature map上去,实现对输入的校准。支路的帮助学习 ...
GBDT原理和推导:https://blog.csdn.net/yangxudong/article/details/53872141 Pyspark 分类、回归、聚类示例: https:/ ...
JAVA: SQL: ...