摘要：之前做手写数字识别时，接触到softmax网络，知道其是全连接层，但没有搞清楚它的实现方式，今天学习Alexnet网络，又接触到了softmax，果断仔细研究研究，有了softmax，损失函数自然不可少。一起学习记录一下。 主要参考的博文：http://blog.csdn.net/u01438016 阅读全文

摘要：最近试一下kaggle的文字检测的题目，目前方向有两个ssd和cptn。直接看看不太懂，看到Alexnet是基础，今天手写一下网络，记录一下啊。 先理解下Alexnet中使用的原件和作用： 激活函数使用了relu并用了多个cpu：提高了训练速度。 重叠pool池化（不再是简单除以2的池化了，类似于卷 阅读全文

摘要：先开个标题，以后慢慢填充。 k近邻算法（knn）属于监督学习 一、 三个关键点：1、k的取值，当k值较小时，选取点较少，相当于会有在较小的范围内进行学习预测，学习误差会减小，但是估计误差会增大，因为训练样本中存在噪声，选取过小的区域，噪声干扰的权重会较大，因为影响泛化能力，k减小意味整体模型复杂，容 阅读全文