雲淡風轻2020

摘要： 回归问题中，为了调节网络参数（如训练轮数）的同时对网络进行评估，一般将数据集分为训练集和验证集。但有时由于数据集比较小，验证集会非常小。因此会导致验证结果会有很大波动，无法对模型进行可靠的评估，此时，最佳的做法就是使用K折交叉验证。 K折交叉验证的思路就是将数据集划分为K个分区，通常K=4或K=5， 阅读全文

摘要： 最近百度的paddlepaddl推广力度不是一般的大，在学习paddle同时，也在看其他深度学习框架，懒得搭环境，就借用百度平台进行练手了。由于权限以及各种库版本问题，百度云环境只能用CPU版本的，有点小遗憾。话不多说，直接上代码，keras框架下对电影评论二分类。 #在notebook下编写，首先 阅读全文

摘要： 《Python深度学习》第三章神经网络入门部分内容，有关神经网络的层和损失函数选取。一、层的选取 1.2D张量，选取全连接层，也叫密集连接层，Keras中对应Dense，例如像神经网络中加入一个512输入，32输出的Dense层 network.add(layers.Dense(32, input_ 阅读全文

摘要： 之前一直用python版本的OpenCV进行图像处理，今天学习使用了下C++版本。具体涉及两方面： 一、vs2019下编译opencv4.2 大致流程为： 1.CMake构建vs解决方案 2.vs2019下生成及install 详见：https://www.cnblogs.com/mangoroom 阅读全文

摘要： 今天拜读了一下，收获颇多，github地址如下： https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn PDF下载地址: 链接：https://pan.baidu.com/s/1Rpz8ELYpgkzkH5kUN3RPqA 提 阅读全文

摘要： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 没有缩放参数的简单均值滤波器 mean_filter = np.ones((3,3)) # 创建高斯滤波器 x = cv.getGaussianKer 阅读全文