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卷积神经网络的小基础知识
卷积神经网络
一张图就够了 batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； batch Normalization:在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同
水球喵子
2018-04-10
496
0
空间金字塔池化Spatial pyramid pooling net,用于语义分割
卷积神经网络
这篇文章属于小笔记类型，了解空间金字塔的作用就好。 金字塔池化层有如下的三个优点，第一：他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二：由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取，再聚合。第
水球喵子
2018-04-10
1.3K
0
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