機器學習中常見的距離公式
在機器學習、人工智能領域常用的距離計算公式。 曼哈頓距離 曼哈頓距離又稱“計程車距離”，由十九世紀的赫爾曼·閔可夫斯基所創。點\(P_1(x_1,y_1)\)和\(P_2(x_2,y_2)\)的距離如下： \[distance(P_1,P_2)=|x_2-x_1|+|y_2-y_1 ...
原文：機器學習——常見的backbone
參考鏈接：https: www.zhihu.com question answer LeNet： 層輕量級網絡，一般用來驗證小型數據 AlexNet VGGNet：把網絡層數加深 GoogLeNet Inception：結合 x 卷積並采用帶有不同kernel和池化的多分支策略進行特征提取 ResNet：Residual block，使訓練更深層的網絡變得可能 RexNeXt：引入組卷積，在精度 ...
2020-09-08 21:15 0 454 推薦指數：
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