不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。——荀子

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2018年1月27日

摘要: 讲到卷积,首先要从传统图像处理的边缘检测说起。 卷积神经网络的前几层一般用于检测边缘,后面几层用于检测物体的某一部分,更后面的可能检测到完整的物体。 如何在一张图片中检测边缘? 举个例子,这是一个6 x 6的灰度图像, 为了检测图像中的垂直边缘,我们可以构造一个3 x 3的矩阵,称为filter(过 阅读全文
posted @ 2018-01-27 21:20 hejunlin 阅读(503) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月22日

摘要: 论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用。该模型具有小巧、低延迟的特点。MobileNet在广泛的应 阅读全文
posted @ 2018-01-22 19:18 hejunlin 阅读(2135) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月11日

摘要: 转载自: http://blog.csdn.net/Hanging_Gardens/article/details/72784392 https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/8040951.html 会话Session持有并管理tensorflow程序运行时的所有资源 阅读全文
posted @ 2018-01-11 21:11 hejunlin 阅读(622) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间 阅读全文
posted @ 2018-01-11 21:08 hejunlin 阅读(2312) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月10日

摘要: 转载自:https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/141598211 仅从机器学习的角度讨论这个问题。 相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异 阅读全文
posted @ 2018-01-10 11:00 hejunlin 阅读(1131) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月4日

摘要: 代码: 问题: pymysql.err.ProgrammingError: (1064, 'You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for 阅读全文
posted @ 2018-01-04 16:56 hejunlin 阅读(29510) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年12月31日

摘要: 通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数,算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。在分类或者回归问题中,通常使用损失函数(代价函数)作为其目标函数。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的算法使用的损失函数不一样。 损失函数分为经验风险损失函 阅读全文
posted @ 2017-12-31 20:38 hejunlin 阅读(24293) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年12月23日

摘要: 原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss。 1)同时学习每个类的深度特征的中心点 2)对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚 提出的center los 阅读全文
posted @ 2017-12-23 11:42 hejunlin 阅读(1168) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年12月22日

摘要: 翻译自:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Slim TF-Slim是Tensorflow中一个轻量级的库,用于定义、训练和评估复杂的模型。TF-Slim中的组 阅读全文
posted @ 2017-12-22 09:01 hejunlin 阅读(34607) 评论(2) 推荐(2) 编辑

2017年12月4日

摘要: 摘抄自维基百科: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%BC%E7%84%B6%E5%87%BD%E6%95%B0 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B 阅读全文
posted @ 2017-12-04 10:59 hejunlin 阅读(35976) 评论(0) 推荐(1) 编辑