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- 前言 在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中,我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类,但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关... 前言 在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中,我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类,但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关...
- 专业课考试 我是人工智能专业开设以来的第一届学生,这带来了一个弊端,那便是专业课考试无往年真题可以参考。其它传统专业可以通过刷题来快速掌握考点,并且每年题目的差异性不会太大,比较好准备。而我们专业的学生... 专业课考试 我是人工智能专业开设以来的第一届学生,这带来了一个弊端,那便是专业课考试无往年真题可以参考。其它传统专业可以通过刷题来快速掌握考点,并且每年题目的差异性不会太大,比较好准备。而我们专业的学生...
- 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题,提出两种不同的Ghost模块,旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备,并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余... 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题,提出两种不同的Ghost模块,旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备,并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余...
- 128*128 gpu 1060 8ms cpu 11ms skipnet gpu 5ms gpu 18ms 现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) ... 128*128 gpu 1060 8ms cpu 11ms skipnet gpu 5ms gpu 18ms 现代高效卷积神经网络 (CNN) 总是使用深度可分离卷积 (DSC) 和神经网络架构搜索 (NAS) 来减少参数数量和计算复杂度。但忽略了网络的一些固有特征。受可视化特征图和 N×N(N>1) ...
- 文章目录 一、什么是KNN? 二、为什么我们需要 K-NN 算法? 三、KNN实现步骤 3.1 流程 3... 文章目录 一、什么是KNN? 二、为什么我们需要 K-NN 算法? 三、KNN实现步骤 3.1 流程 3...
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- 学习总结 (1)BP神经网络是现在很多深度学习网络的基础,前向传播和梯度下降求解loss损失函数,寻找最佳参数。 (2)防止过拟合:正则化,早停。 (3)防止进入局部极小值等:模拟退火or随机梯度下降。... 学习总结 (1)BP神经网络是现在很多深度学习网络的基础,前向传播和梯度下降求解loss损失函数,寻找最佳参数。 (2)防止过拟合:正则化,早停。 (3)防止进入局部极小值等:模拟退火or随机梯度下降。...
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