SE-net 学习笔记
Squeeze-and-Excitation Networks（2019） Abstract 传统的卷积操作使得网络可以聚合空间和通道信息并建立informative features。大量研究致 ...
原文：SE-Net要点
关于SE Net有些很奇妙的点： 首先，所谓的SE module加在了BN层后面，这样的话，SE首先应该是对于BN层输出的feature map求取global average pooling，一个样本的一个channel做一次pooling，注意这个地方的pooling输出值不是bn weight bn bias，因为对于BN层而言，是在整个Batch里面对应channel求取的 均值，而不是一 ...
2019-03-06 09:15 0 590 推荐指数：
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Adjoint of SE(3)
以前看的书都提到 SE(3) 和 se(3) 的 Adjoint，但是并没有讲这个东西是干什么用的，只是给了一堆性质。这东西来自群论。 参考 Lie Groups for 2D and 3D Transformations 的 2.3。 In Lie groups ...
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LQR要点
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beta/or，p 计算se
1. 有 beta、p ，计算se； 公式为：se=sqrt(((beta)^2)/qchisq(p,1,lower.tail=F)) 2. 有 or、p ，计算se； 公式为：se=abs(log(or)/qnorm(p/2)) 此外， beta等同于log（or）； qnorm ...