深度学习——L0、L1及L2范数
在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数 ...
原文：深度学习LiDAR定位：L3-Net
深度学习LiDAR定位：L Net 摘要 本文提出L Net 一种新颖的基于学习的LiDAR定位系统，可实现厘米级的定位，与现有最高水平的传统定位算法相媲美。与传统定位算法不同，本文创新地实现了使用各种深度神经网络结构来建立基于学习的定位算法。首先，L Net会学习专门针对不同现实驾驶场景中的匹配而优化的局部描述，在解决方案空间中建立的成本量上的 D卷积显著提高了定位精度。其次，使用RNN对车辆动 ...
2020-05-04 07:22 0 972 推荐指数：
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