随笔分类 - Deep Learning
摘要： 从开始阅读CNN的经典论文(LeNet 5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet)，实验室的师哥就建议看完论文后，用Tensorflow或者Keras复现一下论文的代码，就这样开始了入坑深度学习。复现论文的代
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120 commentBox <! flowchart 箭头图标 勿删 本系列博客主要介绍使用Pytorch和TF进行分布式训练，本篇重点介绍相关理论，分析为什么要进行分布式训练。后续会
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摘要：转自：https://www.zhihu.com/people/xutan 最近在进行多GPU分布式训练时，也遇到了large batch与learning rate的理解调试问题，相比baseline的batch size，多机同步并行（之前有答案是介绍同步并行的通信框架NCCL（谭旭：如何理解N
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摘要：https://www.jianshu.com/p/b1030350aadb
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142710 <! flowchart 箭头图标 勿删 论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72938047 <! flowchart 箭头图标 勿删 本篇博文来介绍一个深度学习模型加速的算法：MobileNets，可以在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量。 论文：Mob
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 前言2 集成学习是什么？3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么？ 3.2 baggi
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摘要：<! flowchart 箭头图标 勿删 论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/
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摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32702031 inception（也称GoogLeNet）是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/wspba/article/details/56019373 论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，在2015年Im
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摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31713257
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摘要：A guide to convlution arithmetic for deep learning-Transposed Convolution Transposed convolutions – also called fractionally strided convolutions or d
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