随笔分类 - 0814-深度学习
摘要：1 - Task Implement the triplet loss function Use a pretrained model to map face images into 128-dimensional encodings Use these encodings to perform f
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摘要：1 - Import Packages 2 - Problem Statement 感谢drive.ai提供的数据集，这是一家研究自动驾驶汽车大脑的公司。 这些图像保存在文件夹下面，并且他们都已经被标注上了bounding boxes，这些bounding boxes框出了汽车所在区域，下面是一个样
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摘要：1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维
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摘要：1 - Import Packages 2 - The problem of very deep neural networks 更深的网络可以表示更复杂的函数，可以学习更多层次上的特征表示。但深层网络存在梯度消失或者梯度爆炸问题。随着训练的进行，可以看到网络前面的网络层的梯度迅速下降为0。构建$R
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摘要：1 - Import Packages 2 - The Happy House 2.1 - Dataset Description 2.2 - Normalize the dataset and learn about its shape 图像大小为(64, 64, 3)，训练集有600张图像，测试
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摘要：1.0 - TensorFlow model 导入相关依赖包。 初始化全局变量。 导入数据集。 输出一张样例图片预览。 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 数据预处理。
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摘要：1 - Import Packages 2 - Global Parameters Setting 3 - Convolutional Neural Networks 3.1 - Zero-padding 对输入张量X指定pad大小，对其进行zero的填充。运用numpy模块中的pad方法可以简单的
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摘要：深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是深度学习的基础。 回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$为输入向量，$y$为输出向量，利用这个训练样本训练模型的参数，
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