摘要：
2020.6.16 下午3点 上来写个python读取.txt文件中的单词（单词以空格分开），并统计单词的个数 我看你的简历里有softmax损失，可以说说softmax与sigmoid的原理和应用场景吗？ 正确答案：softmax用于多分类问题，sigmoid用于二分类问题；softmax是求e的 阅读全文
posted @ 2020-06-17 00:03 sugarcly 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)
2020年6月17日
2020年3月30日
摘要：
捣鼓了一晚上的电脑，又是改网络自启动又是配置DNS的，搞得windows系统也上不了网了，结果在windows上面将自动分配的ipv4地址和掩码以及DNS搞成自己设置的之后，两个系统都可以正常上网了！ 送给打算改/etc/network/interface的伙伴们 阅读全文
posted @ 2020-03-30 21:55 sugarcly 阅读(923) 评论(0) 推荐(0)
2020年3月6日
摘要：
摘要： 面部表情识别需要网络能够捕捉面部关键点的扭曲，本文相信二阶统计值协方差更能够捕捉区域面部特征的扭曲．在这项工作中，我们探讨了使用流形网络结构的协方差池来改善面部表情识别的好处。特别是，我们首先将这种流形网络与传统卷积网络结合起来，以端到端的深度学习方式在单个图像特征映射中进行空间池化。实验表 阅读全文
posted @ 2020-03-06 22:48 sugarcly 阅读(770) 评论(0) 推荐(0)
2020年2月21日
摘要：
Multi-Task Attention Network(MTAN)--包含全局特征池的共享网络、每个任务的软注意模块 优点：可以端到端训练、可以建立在任意前馈神经网络上、实现简单、参数效率高 背景： 与标准的单任务学习相比，在成功学习到共享表示的同时训练多任务有两个主要的挑战： 1）网络结构（如何 阅读全文
posted @ 2020-02-21 11:50 sugarcly 阅读(846) 评论(0) 推荐(0)
2019年12月17日
摘要：
本文提出一种利用局部低秩标签联系学习面部表情分布的方法，具体来说就是学习一个表情图片包含的不同表情标签的比例， 一.构造表情分布学习的损失函数 其中 xi 代表第i个样本的特征，k 代表第k个特征，yl 代表第 l 个标签，θl,k 代表从特征学习到第 l 个表情标签的参数,Zi 为， 通过最小化上 阅读全文
posted @ 2019-12-17 13:38 sugarcly 阅读(448) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月10日
摘要：
昨天跑程序还很溜，今天本打算再进一步，结果。。。服务器歇菜，一直提示CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 关键是服务器一直没有联网，怎么会突然就版本不匹配了呢？？？ 针对一天的解决方法查找，目前只有重新下载驱动这个方 阅读全文
posted @ 2019-11-10 17:20 sugarcly 阅读(1431) 评论(0) 推荐(0)
2019年10月27日
摘要：
基础知识： 1.表情识别方法分为：基于特征的方法，基于模板的方法。 2.几何特征表示面部各部分的位置和形状，而外观特征则表示面部的外观变化，如皱纹、缝隙、皱纹和隆起。 3.高维特征在人脸识别中的应用已被证明是有效的，其性能在大多数情况下都优于低维特征和现有技术[1]。 4.深度稀疏自编码器（DSAE 阅读全文
posted @ 2019-10-27 21:02 sugarcly 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)
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