【深度学习】计算机视觉中的 Single-Scale 和 Multi-Scale

目前在计算机视觉中应用的数组维度最多有四维,可以表示为 (Batch_size, Row, Column, Channel) 以下将要从二维数组到四维数组进行代码的简单说明: Tips: 1) 在numpy中所有的index都是从0开始. 2) axis = 0 对Cloumn(Width)操作: axis = 1 对Row(Height)操作: axis = 2 or -1 对Channel(Depth)操作 1. 二维数组 (Row, Column) import numpy as np #

神经网络的训练过程是一个挑战性的优化过程,通常无法收敛. 这可能意味着训练结束时的模型可能不是稳定的或表现最佳的权重集,无法用作最终模型. 解决此问题的一种方法是使用在训练运行结束时看到的多个模型的权重平均值. 平均模型权重 学习深度神经网络模型的权重需要解决高维非凸优化问题. 解决此优化问题的一个挑战是,有许多“ 好的 ”解决方案,学习算法可能会反弹而无法稳定. 解决此问题的一种方法是在训练过程即将结束时合并所收集的权重.通常,这可以称为时间平均,并称为Polyak平均或Polyak-Rupp

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/21533690 标签: 深度学习计算机视觉研究标配 2016-07-09 16:38 1951人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 计算机视觉CV(308)  目录(?)[+] 本次CVPR 2016上,深度学习几乎成了如今计算机视觉研究的标配,人脸识别.图像识别.视频识别.行人检测.大规模场景识别的相关论文里都用到了深度学习的方法,加上Google,Facebook这样的大企业助力,很多人疑惑,为什么深度学习相比其它的AI实现方法

目录 1. 什么是正则化? 2. 正则化如何减少过拟合? 3. 深度学习中的各种正则化技术: L2和L1正则化 Dropout 数据增强(Data augmentation) 提前停止(Early stopping) 4. 案例:在MNIST数据集上使用Keras的案例研究 1. 什么是正则化? 在深入该主题之前,先来看看这几幅图: 之前见过这幅图吗?从左到右看,我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节,最终导致模型在未知数据上的性能不好. 换句话说,从左向右,模型的复杂度在增加以至于训练

问题描述 打开d2l-zh目录,使用jupyter notebook打开文件运行,import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题, 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的. 原因: 激活环境是能够运行代码的前提. 解决方法: 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令,然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块. 参考 1. d2l-zh-doc; 2. [动手学深度学习]中Jupyter notebook中 import mx

http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%95%B4%E7%90%86 这里整理一批深度学习课程或者深度学习相关公开课的资源,持续更新,仅供参考. 1. Andrew Ng (吴恩达) 深度学习专项课程 by Courser

实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 Life is short, you need Python 人生苦短,我用Python -- Bruce Eckel 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1

深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习多个抽象层数据的表示.这些方法大大提高了目前最先进的语音识别,可视对象识别,目标检测和其他诸多领域如药物发现和基因组.深度学习发现大数据集结构很复杂,该结构使用BP算法来指示机器应该如何改变内部参数,这些参数是用于从前一层的表示来计算每层的表示.深度卷积网已经在处理图像,视频,语音和音频方面取得了突破,而递归网已经触及到连续数据,如文本和语音. 机器学习技术为现代化社会的许多方面提供了动力:从网络搜索到社交网络上的内容过滤到电子商务网站的推荐,并且越来

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机