2018年1月31日
（3）Deep Learning之神经网络和反向传播算法
摘要： 往期回顾 在上一篇文章中，我们已经掌握了机器学习的基本套路，对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解，而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。在这篇文章中，我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络，从而奇迹般的获得了强大的学习能力。我们还将介绍这种网络的训练算法： 阅读全文
posted @ 2018-01-31 14:48 Ariel_一只猫的旅行 阅读(1037) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记（6）：Weakly-and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation
摘要： 这篇文章的主要贡献点在于： 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-level训练中的ground truth； 3.当我们用少量的pixel-level annotations和 阅读全文
posted @ 2018-01-31 13:48 Ariel_一只猫的旅行 阅读(2659) 评论(0) 推荐(0)