https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ htt ...

一、背景 原本是打算按《DEX Deep EXpectation of apparent age from a single image》進行表面年齡的訓練，可由於IMDB-WIKI的數據集比較龐大，各個年齡段分布不均勻，難以划分訓練集及驗證集。后來為了先跑通整個訓練過程的主要部分，就直接 ...

博客：博客園 | CSDN | blog 寫在前面 如題，這篇文章將嘗試從卷積拆分的角度看一看各種經典CNN backbone網絡module是如何演進的，為了視角的統一，僅分析單條路徑上的卷積形式。 形式化 方便起見，對常規卷積操作，做如下定義， \(I\)：輸入尺寸，長\(H ...

開始之前，需要思考一些基本問題 1、為什么需要大量數據 當您訓練機器學習模型時，您真正在做的是調整其參數，以便它可以將特定輸入（例如，圖像）映射到某個輸出（標簽）。我們的優化目標是 ...

從極大似然估計的角度理解深度學習中loss函數 為了理解這一概念,首先回顧下最大似然估計的概念: 最大似然估計常用於利用已知的樣本結果,反推最有可能導致這一結果產生的參數值,往往模型結果已經確定,用於反推模型中的參數.即在參數空間中選擇最有可能導致樣本結果發生的參數.因為結果已知,則某一參數 ...

人群計數的方法分為傳統的視頻和圖像人群計數算法以及基於深度學習的人群計數算法，深度學習方法由於能夠方便高效地提取高層特征而獲得優越的性能是傳統方法無法比擬的。本文簡單了秒速了近幾年，基於單張圖像利用CNN估計人群密度圖和計數的方法。 傳統的人群計數方法 傳統的人群計數方法可以分為兩類 ...

都會使用到。而且，量子線路編譯也能夠為量子計算資源估計帶來更加准確的結果預測。 量子計算與量子線路 ...

變量進行回歸。 傳統來講，工具變量有兩個要求：與內生變量高度相關、與誤差項不相關，這兩個要求缺一不可 ...