如上圖,深度學習有3個基本的步驟: 1) 定義函數,即選擇建立神經網絡 2) 建立一個標准,判斷第一步得到的函數或者網絡好不好,相當於損失函數,誤差越小,則該函數或網絡越好 3) 選擇誤差最小的那個函數或網絡 將我們之前選擇的模型或網絡用在訓練集上,如果誤差大,則說明模型 ...
本菜雞的科研之路已經開始兩三個月了,期間遇到了很多問題,現在想在這里總結一下。 在閱讀深度學習論文的時候,首先需要看看代碼是否開源,如果沒有開源應該向作者索要源碼,然后在本地運行這些代碼。這樣做是很有必要的,因為深度學習就是一個玄學,論文里故事編的再漂亮也不能work,因此你需要用代碼來進行驗證論文的正確性。本人在閱讀論文的過程中,發現了一些造假明顯的文章,實驗數據異常,idea不work,向作者 ...
2019-11-04 15:08 0 373 推薦指數:
如上圖,深度學習有3個基本的步驟: 1) 定義函數,即選擇建立神經網絡 2) 建立一個標准,判斷第一步得到的函數或者網絡好不好,相當於損失函數,誤差越小,則該函數或網絡越好 3) 選擇誤差最小的那個函數或網絡 將我們之前選擇的模型或網絡用在訓練集上,如果誤差大,則說明模型 ...
0. 參考資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions. François Chollet, 2017. 如何評價谷歌的xception網絡? MobileNet V2 論文初讀 縱覽輕量化 ...
【說在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,職業場的小白。以下內容僅為個人見解,歡迎批評指正,不喜勿噴![認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習有多火,我就不多說了。本文主要介紹深度學習項目實踐過程中可能遇到的一些組件及使用技巧! 一、Optimizor優化器選擇 1. 梯度下降:經典 ...
源碼地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd YOLO V3 學習筆記 一. 算法概述 本文提出的 SSD 算法是一種直接預測目標類別和 bounding box 的多目標檢測算法。與 faster rcnn 相比,該算法沒有生 ...
本文記錄一些對深度學習的思考總結.意識流寫法,想到哪寫到哪,日后不定期更新補充. 在沒有接觸深度學習的時候,覺得這是個非常高大上的技術,數學基礎要求非常多,上手門檻非常高.我想很多人和我有一樣的想法.這種對深度學習的印象,我想很大一部分來自鋪天蓋地的自媒體的有關AI的報道解讀,造成了一種深度學習 ...
源碼地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 本文詳細版本 YOLO V3 學習筆記 一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一種直接預測目標類別和 bounding box 的多目標檢測算法。與 faster rcnn 相比,該算 ...
因為最近的項目需求,需要我將Tensorflow模型、caffe模型和Mxnet模型轉換成darknet模型,因此做個記錄。 一些github上面的模型轉換匯總:https://github.com/ysh329/deep-learning-model-convertor 從網上現有的一些模型 ...
《機器學習&&深度學習》 視頻課程資源百度雲下載。 林軒田:機器學習基石 鏈接:http://pan.baidu.com/s/1qXSKZP64 密碼:dwie 林軒田:機器學習技法 (Machine Learning Techniques)鏈接:http ...