摘要：
GAN 原理： GAN 的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络 G（Generator）和判别网络 D（Discriminator）不断博弈，进而使 G 学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G 可以从一段随机数中生成逼真的图像。 G 阅读全文
摘要：
Gradient Descent 梯度下降算法是通过沿着目标函数 J(θ) 的梯度(一阶导数)相反方向来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），学习率为η。当目标函数具有多个参数，则使用相应的偏导 \[ 若目标函数为 J(\Theta)且\Theta = (\theta_1, \thet 阅读全文
摘要：
EfficientNet 单独适当增大深度、宽度或分辨率都可以提高网络的精确性，但随着模型的增大，其精度增益却会降低。此外，这三个维度并不是独立的（如：高分辨率图像需要更深的网络来获取更细粒度特征等），需要我们协调和平衡不同尺度的缩放，而不是传统的一维缩放。EfficientNet 的设想就是能否设 阅读全文