随笔分类 -  深度学习

集合吴恩达深度学习教程，对深度学习进行个人总结
monodepth2学习2-KITTI数据集内容
摘要：KITTI数据集介绍 monodepth2采用KITTI数据集进行训练，KITTI数据集主要是针对自动驾驶领域的图形处理技术，主要应用在评测立体图像（stereo）、光流（optical flow）、3D物体检查等计算机视觉领域。KITTI数据集采用配备有两个灰度摄像头，两个彩色摄像头和一个Velo 阅读全文
posted @ 2022-08-20 10:00 black-world 阅读(1033) 评论(0) 推荐(1)
monodepth2学习1-原理介绍
摘要：monodepth2介绍 monodepth2是在2019年CVPR会议上提出的一种三维重建算法，monodepth2是基于monodepth进行了改进，采用的是基于自监督的神经网络，提出了一下三点优化： 一个最小重投影误差，用来提升算法处理遮挡场景的鲁棒性 一种全分辨率多尺度采样方法，可以减少视觉 阅读全文
posted @ 2022-08-19 22:36 black-world 阅读(2516) 评论(0) 推荐(1)
神经网络学习-优化算法5
摘要：优化算法 本次主要对动量梯度下降算法，RMSprop算法，Adam优化算法的学习进行一个总结，主要对这几个算法的公式和原理进行介绍，对于代码部分可以参考： https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 mini-batch梯度下井 阅读全文
posted @ 2022-08-11 10:53 black-world 阅读(66) 评论(0) 推荐(0)
神经网络学习-正则化4
摘要：正则化 通常出现过拟合的情况下是我们的拟合的函数过于复杂，在没有没有足够数据的情况下进行了，函数对特殊小概率进行了错误的分类，比如下图中蓝色部分内的红色区域一样，函数分类过于细致。这种情况下对于w和b我们需要让w尽量减小，减小w对分类的影响，消除部分隐藏单元的影响，让神经网络更加简单，简化拟合函数。 阅读全文
posted @ 2022-08-10 11:20 black-world 阅读(111) 评论(0) 推荐(0)
神经网络学习-偏差和方差3
摘要：偏差 偏差出现通常是指训练的网络在训练集上准确率较低，模型欠拟合。但具体到不同模型如何判断是否欠拟合是需要和实际情况相结合。通常我们希望模型可以实现人类完成的任务，表现接近甚至优于人的表现，所以党模型准确率远远低于人的准确率时就是可以称为欠拟合，偏差较大。 $$ bias^2=(\bar{f}(x) 阅读全文
posted @ 2022-08-09 09:56 black-world 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)
深度学习-神经网络原理2
摘要：神经网络的原理 对于一个神经网络我们可以分为输入层，隐藏层，输出层，对于神经网络的训练可以分为正向传播和反向传播。这里对神经网络不同层次的数据表示进行约定。这里我们以一个二层的神经网络模型进行演示。 在这里我们将A0定义为输入层数据，将A1定义为隐藏层数据，最后的A2定义为输出层数据。这A0时输入的 阅读全文
posted @ 2022-08-08 21:12 black-world 阅读(525) 评论(0) 推荐(0)
深度学习-神经网络原理1
摘要：介绍逻辑回归 阅读全文
posted @ 2022-08-08 14:24 black-world 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)