深度学习中的batch的大小对学习效果的影响
Batch_size参数的作用：决定了下降的方向 极端一： batch_size为全数据集(Full Batch Learning)： 好处： 1.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 2.由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选择一个全局的学习率很困 ...
原文：图像Resize方式对深度学习模型效果的影响
在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是 P高清或者 P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为 等等。那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢 很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize，将 的原始图像Resize到网络模型输入尺寸，比如 。在压缩图像的过程中，有以 ...
2021-04-02 17:00 2 1873 推荐指数：
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深度学习中Batch size对训练效果的影响
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基于深度学习ResNet模型的图像识别
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