不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。——荀子

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当前标签:deep learning

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YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection hejunlin 2020-07-27 12:16 阅读:1587 评论:0 推荐:0   
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为什么LSTM可以防止梯度消失?从反向传播的角度分析 hejunlin 2020-06-12 16:11 阅读:3374 评论:0 推荐:0   
从 SGD 到 Adam —— 常见优化算法总结 hejunlin 2020-06-01 20:23 阅读:2429 评论:0 推荐:0   
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深度学习中卷积的参数量与计算量 hejunlin 2020-05-28 10:43 阅读:7668 评论:0 推荐:0   
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HRNET网络结构简单分析 hejunlin 2019-11-22 18:09 阅读:8318 评论:0 推荐:0   
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darknet训练yolov3时的一些注意事项 hejunlin 2018-11-07 20:04 阅读:6632 评论:0 推荐:2   
[论文阅读]MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks hejunlin 2018-07-31 13:20 阅读:9899 评论:0 推荐:0   
使用Keras训练大规模数据集 hejunlin 2018-07-26 12:26 阅读:7213 评论:0 推荐:0   
1.9 归一化输入 hejunlin 2018-05-15 10:34 阅读:2789 评论:0 推荐:0   
1.8 其他正则化方法 hejunlin 2018-05-03 15:30 阅读:296 评论:0 推荐:0   
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection hejunlin 2018-04-17 16:33 阅读:1254 评论:0 推荐:0   
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1.6 dropout正则化 hejunlin 2018-04-13 10:06 阅读:1606 评论:0 推荐:0   
1.5 为什么正则化可以减少过拟合 hejunlin 2018-04-08 10:10 阅读:586 评论:0 推荐:0   
1.4 正则化 regularization hejunlin 2018-04-08 09:55 阅读:575 评论:0 推荐:0