https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ htt ...

一、背景 原本是打算按《DEX Deep EXpectation of apparent age from a single image》进行表面年龄的训练，可由于IMDB-WIKI的数据集比较庞大，各个年龄段分布不均匀，难以划分训练集及验证集。后来为了先跑通整个训练过程的主要部分，就直接 ...

博客：博客园 | CSDN | blog 写在前面 如题，这篇文章将尝试从卷积拆分的角度看一看各种经典CNN backbone网络module是如何演进的，为了视角的统一，仅分析单条路径上的卷积形式。 形式化 方便起见，对常规卷积操作，做如下定义， \(I\)：输入尺寸，长\(H ...

开始之前，需要思考一些基本问题 1、为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时，您真正在做的是调整其参数，以便它可以将特定输入（例如，图像）映射到某个输出（标签）。我们的优化目标是 ...

从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数 ...

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法，深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的。本文简单了秒速了近几年，基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法。 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类 ...

都会使用到。而且，量子线路编译也能够为量子计算资源估计带来更加准确的结果预测。 量子计算与量子线路 ...

变量进行回归。 传统来讲，工具变量有两个要求：与内生变量高度相关、与误差项不相关，这两个要求缺一不可 ...