深度學習——L0、L1及L2范數
在深度學習中，監督類學習問題其實就是在規則化參數同時最小化誤差。最小化誤差目的是讓模型擬合訓練數據，而規則化參數的目的是防止模型過分擬合訓練數據。 參數太多，會導致模型復雜度上升，容易過擬合，也就是訓練誤差小，測試誤差大。因此，我們需要保證模型足夠簡單，並在此基礎上訓練誤差小，這樣訓練得到的參數 ...
原文：深度學習LiDAR定位：L3-Net
深度學習LiDAR定位：L Net 摘要 本文提出L Net 一種新穎的基於學習的LiDAR定位系統，可實現厘米級的定位，與現有最高水平的傳統定位算法相媲美。與傳統定位算法不同，本文創新地實現了使用各種深度神經網絡結構來建立基於學習的定位算法。首先，L Net會學習專門針對不同現實駕駛場景中的匹配而優化的局部描述，在解決方案空間中建立的成本量上的 D卷積顯著提高了定位精度。其次，使用RNN對車輛動 ...
2020-05-04 07:22 0 972 推薦指數：
相關推薦
深度學習文本定位
文字檢測可以使用的方法：形態學、MSER、CTPN、SegLink、EAST等。 可以使用的深度學習文本行定位：CTPN、YOLO、EAST、PSE、DB等。 文字檢測的目的是為了文字識別。文字檢測是文字識別的必經之路。文字檢測的場景分為兩種，一種是簡單場景，另一種是復雜場景。其中，簡單場景 ...
深度學習之L1、L2、smooth L1三類損失函數
原文鏈接 一、常見的MSE、MAE損失函數 1.1 均方誤差、平方損失均方誤差（MSE）是回歸損失函數中最常用的誤差，它是預測值與目標值之間差值的平方和，其公式如下所示： 下圖 ...
深度學習正則化--L0、L1、L2正則化
概念 L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題： 1）實現參數的稀疏有什么好處嗎？ 一個好處是可以簡化模型，避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數 ...
Lidar
基本參數 RS-Lidar-16（以16線為例） 視角（水平）360度，角分辨率0.1度（5Hz）~0.4度(20Hz) 視角（垂直）-15~15度，角分辨率（垂直） 2度 測距150米 測量精度+/- 2cm 點數~300,000/秒 轉速：5/10/20Hz 波長：905nm 功耗：12w ...
Intel® RealSense™ LiDAR camera L515使用體驗
期待很久的Intel® RealSense™ LiDAR camera L515入手了，還入手了2個。 剛開始使用了之后感覺是兩個字：稀爛！感覺上當了！看下面的數據，點雲噪聲極大。深度范圍3m內還能用，超過3m就不行了。 看看它的參數，號稱9m的測距，真是無語了。只能掃一掃桌面上的東西，本來 ...
【深度學習】L1正則化和L2正則化
在機器學習中，我們非常關心模型的預測能力，即模型在新數據上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型復雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作“天空 ...
深度學習——正則化（L1\L2）（還沒搞明白
什么是正則化？在機器學習中，我們非常關心模型的預測能力，即模型在新數據上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型復雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作 ...