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基础网络 (Basemodel) 综述
以下是我在2018年7月份找工作时,根据个人所学总结出的基础网络 (Basemodel) 综述。 其中,仅仅挑出我认为比较重要的一系列基础网络,按照时间顺序进行简要概述。
JNingWei
2019-01-28
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TensorFlow大本营
Source code & Models TensorFlow组织的Github TensorFlow源码 源码永远是学习的重中之重。 TensorFlow Model Zoo - 预训练模型 该存储库包含在TensorFlow中实现的机器学习模型。因为这些型号仅仅与TensorFlow 1.0或更高版本兼容。 如果TensorFlow 是0.x版本,需要upgrade tensorflow version才能使用这些model。 Caffe models in TensorFlow Tut
JNingWei
2018-09-28
4560
深度学习: LeNet 网络
该网络在字符识别上取得了高于99%的准确率,因此主要被用于字符识别的卷积神经网络。
JNingWei
2018-09-27
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思考: R-CNN系列 网络结构 设计缺陷
在 Fast R-CNN 中,网络最后部分的 cls reg (分类回归,即对框内实例进行标签分类)和 bbox reg (边界框回归,即对边界框进行平移回归)采用的是 双分支 并行 结构:
JNingWei
2018-09-27
1.2K0
深度学习: 过拟合 (overfitting)
过拟合,overfitting,指的是 模型 对训练数据的 抽样误差 也进行了 很好的拟合 ,是一种 无监督下 的 矫枉过正 。
JNingWei
2018-09-27
1.1K0
机器学习: Metric Learning (度量学习)
度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) == 相似度学习
JNingWei
2018-09-27
5.4K0
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