摘要：
J=0;dw1=0;dw2=0;db=0; for i = 1 to m z(i) = wx(i)+b; a(i) = sigmoid(z(i)); J += -[y(i)log(a(i))+(1-y(i)）log(1-a(i)); dz(i) = a(i)-y(i); dw1 += x1(i)dz 阅读全文
posted @ 2020-03-04 18:12
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在Android开发时，我们使用的大部分都是Java的api，比如HashMap这个api，使用率非常高，但是对于Android这种对内存非常敏感的移动平台，很多时候使用一些java的api并不能达到更好的性能，相反反而更消耗内存，所以针对Android这种移动平台，也推出了更符合自己的api，比如 阅读全文
posted @ 2020-02-12 18:03
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转自https://blog.csdn.net/u012370185/article/details/95238828 通常用外部api进行卷积的时候，会面临mode选择。 这三种mode的不同点：对卷积核移动范围的不同限制。 设 image的大小是7x7（橙色部分），filter的大小是3x3（蓝 阅读全文
posted @ 2019-11-06 11:52
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转自 https://blog.csdn.net/isMarvellous/article/details/80087705 什么是转置卷积（反卷积）？转置卷积（Transposed Convolution）又称为反卷积（Deconvolution）。在PyTorch中可以使用torch.nn.Co 阅读全文
posted @ 2019-11-05 16:09
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摘要：
转自https://blog.csdn.net/qq_34599526/article/details/83755275 VALID：如果卷积核超出特征层，就不再就计算，即卷积核右边界不超出Feature。如下图，卷积核F移动2次，从左往右第3个长方形的右边界在W内部。 SAME：只要卷积核还覆盖着 阅读全文
posted @ 2019-11-05 14:38
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摘要：
转自https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/82107208 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫 阅读全文
posted @ 2019-10-26 17:30
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转自：https://www.zhihu.com/question/24827633/answer/91489990 1. 前向传播 对于节点 来说， 的净输入 如下： 接着对 做一个sigmoid函数得到节点 的输出：类似的，我们能得到节点 、 、 的输出 、 、 。 2. 误差 得到结果后，整个 阅读全文
posted @ 2019-10-23 14:29
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转自https://blog.csdn.net/qq_42823043/article/details/89765194 简介Batch Normalization简称BN，是2015年提出的一种方法《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Tr 阅读全文
posted @ 2019-10-22 17:45
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参考博文https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/78684257 阅读全文
posted @ 2019-10-15 14:06
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转自https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/80092679 1 ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为 感受性曲线（sensitiv 阅读全文
posted @ 2019-10-15 11:04
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