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残差网络(Residual Networks, ResNets)

1. 什么是残差(residual)?   “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。”“如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值。”   更准确地,假设我们想要找 ...

2018-09-15 08:20 5 44246
卷积神经网络中的参数计算

举例1:   比如输入是一个32x32x3的图像,3表示RGB三通道,每个filter/kernel是5x5x3,一个卷积核产生一个feature map,下图中,有6个5x5x3的卷积核,故输出6 ...

2017-10-04 07:26 4 41120
理解滑动平均(exponential moving average)

目录 1. 用滑动平均估计局部均值2. TensorFlow中使用滑动平均来更新变量(参数)3. 滑动平均为什么在测试过程中被使用? 1. 用滑动平均估计局部均值   滑动平均(exponent ...

2018-08-16 03:01 0 26312
深度学习中Xavier初始化

  “Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep ...

2018-04-06 02:51 1 27458
贝叶斯深度学习(bayesian deep learning)

目录 贝叶斯公式 什么是贝叶斯深度学习? 贝叶斯深度学习如何进行预测? 贝叶斯深度学习如何进行训练? 贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别? 贝叶斯神经网络( ...

2019-01-18 00:35 5 17025
经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16

  经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+ -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“ ...

2018-08-28 08:54 2 17905

 
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