随笔分类 - 深度学习
我是深度学习的菜鸟一枚，共同学习！如有问题可以共同讨论！
摘要：梯度消失和梯度爆炸其实是一种情况：均是在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 梯度消失产生的原因： （1）隐藏层的层数过多; （2）采用了不合适的激活函数（更容易产生梯度消失，但是也有可能产生梯度爆炸） 梯度爆炸产生的原因： （1
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摘要：（4）Leaky ReLU ReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。 优点： （1）神经元不会出现死亡的情况。 （2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和 （3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形
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摘要：sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：（1）“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。（2）能加快收敛速度。 sigmoid将实值输出压缩在[0,1]范围内；tanh函数将实值输出压缩在[-1, 1]的范围。
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摘要：记录一下，方便复习 总结： 参考：https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/88873854//交叉熵损失函数的作用及公式推导
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摘要：TensorRT是什么？ TensorRT是NVIDIA公司推出的模型加速工具，类似于常用的工具库。 TensorRT做什么？ TensorRT负责模型的推理（inference）过程，不用TensorRT训练模型。 TensorRT能加速的原因是什么？ （1）TensorRT支持kFLOAT（fl
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摘要：我是在将标准yolov3.cfg转换成自己的yolov3-0109.cfg时出现的这个错误。 原因：更改了cfg中的空行数或者conv组件的书写方式。 解决办法：对照标准cfg，更改为一致的格式。
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摘要：darknet-yolov3中的learning_rate是一个超参数，调参时可通过调节该参数使模型收敛到一个较好的状态。 在cfg配置中的呈现如下图： 我这里随便设了一个值。 接下来说一下burn_in和policy. 这两者在代码中的呈现如下所示： float get_current_rate(
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摘要：在用pytorch跑模型时，总是出现一堆这个警告，影响查看模型结果。 在网上找了下解决办法，大多是遵循这篇博客改的：https://blog.csdn.net/BBZZ2/article/details/101022935 将model.py obj_mask转为int8 bool obj_mask
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摘要：代码：https://blog.csdn.net/zhangliaobet/article/details/97294311 原理：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html
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摘要：我是在配置pytorch时遇到的这个错误，截图如下： 这是某个网址访问失败导致的，我们可以通过添加其他路径解决这个问题，分别添加如下4个镜像路径，解决问题： 1）conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac
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摘要：问题描述：预测框的中心位置正常，但是预测的框的width和height不正常。 解决方法：使得训练的配置cfg和测试中cfg的输入width, height, anchorbox保持一致！ 问题是我在修改anchorbox时遇到的，当时训练和测试不在同一环境下，测试端没有及时更新cfg文件造成的，如
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摘要：转自：https://www.jianshu.com/p/4b30e1dd2252 common_funcs.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) d
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摘要：转载自：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1636737136973859154&wfr=spider&for=pc写的很清楚，并举例佐证，容易理解，推荐！sigmoid = 多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出构建分类器，解决多个正确答案的问题时，用sigmoi
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摘要：k-means:是无监督的分类算法 k代表要分的类数，即要将数据聚为k类; means是均值，代表着聚类中心的迭代策略. k-means算法思想: （1）随机选取k个聚类中心（一般在样本集中选取，也可以自己随机选取）; （2）计算每个样本与k个聚类中心的距离，并将样本归到距离最小的那个类中; （3）
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摘要：CMakeLists.txt 写的比较糙，有疑问欢迎咨询。 option(GPU ON) option(CUDNN ON) option(OPENCV ON) cmake_minimum_required(VERSION 3.1) project(darknet) SET(CMAKE_C_FLAGS
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摘要：在编译C工程时，遇到了如下错误: 一般看到类型错误，主要考虑是不是编译器错了。 以下引用：https://www.cnblogs.com/liushui-sky/p/7729838.html 后缀为.c的，gcc把它当作是C程序，而g++当作是c++程序；后缀为.cpp的，两者都会认为是c++程序，
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摘要：我在用CMakelist编译工程时，遇到了这个一连串基础数学函数找不到的问题，如下图所示： 我当时在工程中明明引用了 #include "math.h"头函数，这是因为你的工程在预编译时没有找到math库导致的。 解决办法： 在CMakeLists.txt中添加math库链接， traget_lin
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