摘要： 基础知识 1. 感受野计算--为什么VGG模型在feature层的感受野是228 = 196+16*2 https://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 该链接中还给出计算感受野的python小程序。 我们接下来的分析以Faster rcnn网络 阅读全文

摘要： https://github.com/prakhardogra921/Batch-Normalization/blob/master/Batch_Normalization_Exercises.ipynb https://github.com/prakhardogra921/Batch-Normal 阅读全文

摘要： BN的作用。 可以看到，如果不使用gamma和beta，激活值基本上会在[0.1 0.9]这个近似线性的区域中，这与深度神经网络所要求的“多层非线性函数逼近任意函数”的要求不符，所以引入gamma和beta还是有必要的，深度网络会自动决定使用哪一段函数（这是我自己想的，其具体作用欢迎讨论）。 对于R 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/u014796085/article/details/83352821 阅读全文

摘要： batch normalization：批处理。 用于隐藏层的在进行激活函数处理前的归一化处理。 https://www.jianshu.com/p/b38e14c1f14d https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/85710551 https:/ 阅读全文

摘要： 恢复内容开始 tensorflow基础函数合辑 import tensorflow as tf *tf.constant* 函数定义：tf.constant(data,shape=[]) 参数说明：data--输入数据，shape--reshape后的形状。使用的reshape中的最低维度优先填充原 阅读全文

摘要： CNN & RNN http://colah.github.io/ http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/ http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convoluti 阅读全文

摘要： 深度学习中确实用不到CV。 所以学习CV的目的还是要知道CV能做什么，适用于哪些场景（主要用于数据集小，容易过拟合） 。 CV目的：model selection 可以参考这篇回答：https://stats.stackexchange.com/questions/52274/how-to-choo 阅读全文

摘要： pandas 强大的数据处理工具学习目标：无需记忆确切的api名称，需要知识pandas能做什么，并根据实际需要使用的功能可以快速索引查询。 速查手册： (1) pandas中文给出的教学文档 https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.ht 阅读全文