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善良的大猪猪

 
 

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07 2018 档案

 
RCNN,fast R-CNN,faster R-CNN
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题。然而,这个问题可 阅读全文
posted @ 2018-07-28 16:40 善良的大猪猪 阅读(396) 评论(0) 推荐(0)
SGD中的重要参数
摘要:Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度,设置得太大会使结果超过最优值,太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率,因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为:Weight Decay 权值衰减,Momentum 动量和Learning R 阅读全文
posted @ 2018-07-27 16:14 善良的大猪猪 阅读(1442) 评论(0) 推荐(0)
tf.nn.conv2d 参数介绍
摘要:tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name 阅读全文
posted @ 2018-07-25 18:12 善良的大猪猪 阅读(925) 评论(0) 推荐(0)
SMO详解
摘要:转自:简书https://www.jianshu.com/p/55458caf0814 SVM通常用对偶问题来求解,这样的好处有两个:1、变量只有N个(N为训练集中的样本个数),原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同,当样本特征非常多时,求解难度较大。2、可以方便地引入核函数,求解非线性SVM。 阅读全文
posted @ 2018-07-10 20:36 善良的大猪猪 阅读(942) 评论(0) 推荐(1)
tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope关系
摘要:1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递。 TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get 阅读全文
posted @ 2018-07-05 22:29 善良的大猪猪 阅读(8863) 评论(0) 推荐(2)
word2vec原理CBOW与Skip-Gram模型基础
摘要:转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 刘建平Pinard word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的,但是谷歌的 阅读全文
posted @ 2018-07-04 14:25 善良的大猪猪 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)