重大的小鸿

摘要： 归一化（Normalization）是为了消除不同数据之间的量纲，方便数据比较和共同处理，比如在神经网络中，归一化可以加快训练网络的收敛性； 1. 把数据变为（0，1）之间的小数，主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0~1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。 2. 把有量纲表达式变换为无量纲 阅读全文

摘要： 在卷积神经网络中，感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释就是，特征图上的一点对应图上的区域。如下图所示。 阅读全文

摘要： low-level feature:通常是指图像中的一些小的细节信息，例如边缘(edge)，角(corner), 颜色(color),像素(pixels),梯度(gradients)等，这些信息可以通过滤波器、SIFT或HOG获取； hight-level feature:是建立在low level 阅读全文

摘要： 原文连接：https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/92160058 需要把home/<user>下的.Xauthority 和 .ICEauthority的owner, group都改成普通用户才行。 sudo chown username<如何ha 阅读全文

摘要： 之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因，有需要实现一次，而且发现许多博客都不全面。现在发现了一个比较全面的博客。自己根据这篇博客实现的也比较顺利。在此记录一下（照搬）。 原博客：https://blog.csdn.net/char_QwQ/article/details/8098050 阅读全文

摘要： 训练集用于模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。 我们知道一个机器学习模型通常包括两个部分的参数：模型参数和超参数。其中超参数是用于控制模型行为的超参数，这些参数不是通过模型本身学习而来的。例如多项式回归模型里面，多项式的次数，学习速率是超参数。这些超参数不能 阅读全文

摘要： 电脑上面有些脚本是python2的，有些是python3的，但是系统默认是python2，需要设置环境变量来进行切换． python2切换到python3： echo alias python=python3 >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 阅读全文

摘要： 该博客的内容是莫烦大神的授课内容。在此只做学习记录作用。 原文连接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/2-6-A-activation-function/ 非线性方程 我们为什么要使用激活函数？用简单 阅读全文

摘要： 原文连接：https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/79015827 注：这篇文章是上面连接作者的文章。在此仅作学习记录作用。 如今深度学习发展火热，但很多优秀的文章都是基于经典文章，经典文章的一句一词都值得推敲很分析。此外，深度学习虽然一直 阅读全文

摘要： Python2.6开始，新增了一种格式化字符串的函数format(),它增强了字符串的格式化功能。（官方推荐） 基本语法是通过{}和：来代替以前的% format()函数可以接收不限个参数，位置可以不顺序。 例1 例2 阅读全文