深度學習中的batch的大小對學習效果的影響
Batch_size參數的作用：決定了下降的方向 極端一： batch_size為全數據集(Full Batch Learning)： 好處： 1.由全數據集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更准確地朝向極值所在的方向。 2.由於不同權重的梯度值差別巨大，因此選擇一個全局的學習率很困 ...
原文：圖像Resize方式對深度學習模型效果的影響
在基於卷積神經網絡的應用過程中，圖像Resize是必不可少的一個步驟。通常原始圖像尺寸比較大，比如常見監控攝像機出來的是 P高清或者 P准高清畫面，而網絡模型輸入一般沒有這么大，像Yolo系列目標檢測的網絡模型輸入大小一般為 等等。那么如何將大尺寸圖像輸入到網絡模型呢 很容易想到的一個方法就是對原始圖像進行Resize，將 的原始圖像Resize到網絡模型輸入尺寸，比如 。在壓縮圖像的過程中，有以 ...
2021-04-02 17:00 2 1873 推薦指數：
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深度學習中Batch size對訓練效果的影響
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