原文:論文筆記 — L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space

論文: 本文主要貢獻: 提出了一種新的采樣策略,使網絡在少數的epoch迭代中,接觸百萬量級的訓練樣本 基於局部圖像塊匹配問題,強調度量描述子的相對距離 在中間特征圖上加入額外的監督 描述符的緊實性。 基於CNN的局部圖像塊匹配方法可以分為兩類:一是,作為二分類問題,不存在明確的特征描述子概念,好處是准確率相對第二類高很多,但可移植性能差 二是,CNN輸出學習的圖像塊描述子,沒有度量學習層,好處是 ...

2018-11-22 18:07 0 1587 推薦指數:

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論文筆記Deep Residual Learning

之前提到,深度神經網絡在訓練中容易遇到梯度消失/爆炸的問題,這個問題產生的根源詳見之前的讀書筆記。在 Batch Normalization 中,我們將輸入數據由激活函數的收斂區調整到梯度較大的區域,在一定程度上緩解了這種問題。不過,當網絡的層數急劇增加時,BP 算法中導數的累乘效應還是很容易 ...

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論文筆記之:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind   Abstract   主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上,之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...

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Tue Jun 21 05:57:00 CST 2016 0 5397
 
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