- 理一理基础优化理论，解释一下深度学习中的一阶梯度下降遇到的病态曲率（pathological curvature）问题。当海森矩阵condition number很大时，一阶梯度下降收敛很慢，无论是对鞍点还是局部极值点而言都不是个好事。 鞍点 $f'(x)=0$时函数不一定抵达局部最优解，还可能是鞍点（见上图），此时还必须根据二... 理一理基础优化理论，解释一下深度学习中的一阶梯度下降遇到的病态曲率（pathological curvature）问题。当海森矩阵condition number很大时，一阶梯度下降收敛很慢，无论是对鞍点还是局部极值点而言都不是个好事。 鞍点 $f'(x)=0$时函数不一定抵达局部最优解，还可能是鞍点（见上图），此时还必须根据二...
- 虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局... 虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局...
- 1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.tx... 1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.tx...
- 摘要 我在做集群的联邦学习之前，用主机部署的方式，实现了单机版的横向联邦学习。参考了下面的两篇文章： 联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归_文杰的博客-CSDN博客 Ubuntu18.0... 摘要 我在做集群的联邦学习之前，用主机部署的方式，实现了单机版的横向联邦学习。参考了下面的两篇文章： 联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归_文杰的博客-CSDN博客 Ubuntu18.0...
- 目录 摘要 训练数据 1、下载Pytoch版的EfficientDet。 2、制作数据集。 3、下载EfficientNets预训练模型。 4、安装模型需要的包 5、放置数据集 6、修改train.py中的参数 测试 注意 摘要 谷歌大脑团队 Quoc V. Le 等人系统研究了多种目标检测神经网络架构设计，提... 目录 摘要 训练数据 1、下载Pytoch版的EfficientDet。 2、制作数据集。 3、下载EfficientNets预训练模型。 4、安装模型需要的包 5、放置数据集 6、修改train.py中的参数 测试 注意 摘要 谷歌大脑团队 Quoc V. Le 等人系统研究了多种目标检测神经网络架构设计，提...
- 版权声明：本文为奥比中光3D视觉开发者社区特约作者授权原创发布，未经授权不得转载，本文仅做学术分享，版权归原作者所有，若涉及侵权内容请联系删文。公众号：“3D视觉开发者社区” 摘要 YOLOX: Ex... 版权声明：本文为奥比中光3D视觉开发者社区特约作者授权原创发布，未经授权不得转载，本文仅做学术分享，版权归原作者所有，若涉及侵权内容请联系删文。公众号：“3D视觉开发者社区” 摘要 YOLOX: Ex...
- 本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多... 本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多...
- 摘要 1、SENet概述 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）是 Momenta 胡杰团队（WMW）提出的新的网络结构，利用SENet，一举取得最后一... 摘要 1、SENet概述 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）是 Momenta 胡杰团队（WMW）提出的新的网络结构，利用SENet，一举取得最后一...
- 计算机应用技术(081203) 计算机应用技术培养适应计算机科学与技术一级学科发展，系统地地掌握计算机应用技术专业相关的学科公共基础知识，受到良好的计算机应用技术与技能等实践能力的基本训练，受到科学研究与实际应用初步训练的计算机应用技术高级专门人才(即能适应未来从事应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之创新人才)。本专业共有教授5... 计算机应用技术(081203) 计算机应用技术培养适应计算机科学与技术一级学科发展，系统地地掌握计算机应用技术专业相关的学科公共基础知识，受到良好的计算机应用技术与技能等实践能力的基本训练，受到科学研究与实际应用初步训练的计算机应用技术高级专门人才(即能适应未来从事应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之创新人才)。本专业共有教授5...
- 在本文中，您将学习如何使用 OpenCV 进行人脸识别。文章分三部分介绍： 第一，将首先执行人脸检测，使用深度学习从每个人脸中提取人脸量化为128位的向量。 第二， 在嵌入基础上使用支持向量机（SVM... 在本文中，您将学习如何使用 OpenCV 进行人脸识别。文章分三部分介绍： 第一，将首先执行人脸检测，使用深度学习从每个人脸中提取人脸量化为128位的向量。 第二， 在嵌入基础上使用支持向量机（SVM...
- 无基础人员转行做机器学习可以吗？机器学习需要一定数学基础，没有相关的了解需要重新学习。转行机器学习不适用所有人，可不可以转行需要具体结合自身的情况。入门机器学习有一定的门槛要慎重决定。 任何机器学习系统... 无基础人员转行做机器学习可以吗？机器学习需要一定数学基础，没有相关的了解需要重新学习。转行机器学习不适用所有人，可不可以转行需要具体结合自身的情况。入门机器学习有一定的门槛要慎重决定。 任何机器学习系统...
- github地址：https://github.com/zcswdt/OCR_ICDAR_label_revise OCR常用的数据集 在这个代码仓库里，提供了常用的OCR检测和识别中的通用公开数据集... github地址：https://github.com/zcswdt/OCR_ICDAR_label_revise OCR常用的数据集 在这个代码仓库里，提供了常用的OCR检测和识别中的通用公开数据集...
- 机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识，因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提，这是我的科学老师从中学开始就灌... 机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识，因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提，这是我的科学老师从中学开始就灌...
- 定义 稀疏数据是指，数据框中绝大多数数值缺失或者为零的数据。在现代社会中，随着信息的爆炸式增长，数据量也呈现出爆炸式增长，数据形式也越来越多样化。在数据挖掘领域，常常要面对海量的复杂型数据。其中，稀疏数... 定义 稀疏数据是指，数据框中绝大多数数值缺失或者为零的数据。在现代社会中，随着信息的爆炸式增长，数据量也呈现出爆炸式增长，数据形式也越来越多样化。在数据挖掘领域，常常要面对海量的复杂型数据。其中，稀疏数...
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