個人學習CNN的一些筆記，比較基礎，整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feature map ...

一、MAP(平均精度均值) 　　AP表示Average Precision 其實求的就是PR曲線下面的面積。 以A和E客戶為例子畫圖計算： 3、代碼 https://github.com/sparklego/ml/blob/master/metrics/MAP ...

1. split大小的計算公式 　　　minSize=max{minSplitSize,mapred.min.split.size} （minSplitSize大小默認為1B） 　　　maxSize=mapred.max.split.size（不在配置文件中指定時大小 ...

前言 在Java中，每個對象都有一個從Object基類派生出的 hashCode() 方法，用於根據當前對象的某些特征返回一個整型變量。其核心源代碼（省略一些類型判斷與驗證代碼）如下所示： 那么為什么要這么計算，31這個數字是哪來的，本文將從理論和實踐層面進行詳細 ...

剛剛接觸Tensorflow，由於是做圖像處理，因此接觸比較多的還是卷及神經網絡，其中會涉及到在經過卷積層或者pooling層之后，圖像Feature map的大小計算，之前一直以為是與caffe相同的，后來查閱了資料發現並不相同，將計算公式貼在這里，以便查閱： caffe中： TF中 ...

怎樣將直接數據庫中Json字段,映射到Mybatis中的Map類型? ...

CNN中feature map、卷積核、卷積核的個數、filter、channel的概念解釋 參考鏈接： https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者寫的很好，解決了很多基礎問題。 feather map ...

feature map的含義(摘自這篇知乎) Feature Map(特征圖)是輸入圖像經過神經網絡卷積產生的結果 。 層與層之間會有若干個卷積核(kernel)，每一層中的每個feature map跟每個卷積核做卷積，對應產生下一層的一個feature map。 feature map ...