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JNing的专栏

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深度学习: 感受野 (receptive field)
感受野的计算 主要与 卷积层 和 池化层 的 窗口大小 (size)、移动步长 (stride) 以及 填充 (padding) 有关。
JNingWei
2018-09-27
2.1K0
深度学习: 迁移学习 (Transfer Learning)
但是如果 新任务 和旧任务类似,同时 新任务 缺乏足够数据 去从头训练一个新模型,那该怎么办呢?
JNingWei
2018-09-27
2.3K0
深度学习: 模型优化算法
随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法 和 Nesterov型动量随机下降法 彼此性能相近; Adagrad法、Adadelta法、RMSProp法 和 Adam法 彼此性能相近。
JNingWei
2018-09-27
7620
深度学习: 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)
细粒度图像识别 (fine-grained image recognition),即 精细化分类 。
JNingWei
2018-09-27
7K0
深度学习: 注意力模型 (Attention Model)
由下图可看出,人们会把注意力更多投入到人的脸部,文本的标题以及文章首句等位置:
JNingWei
2018-09-27
2.3K0
深度学习: 模型压缩
预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题,其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此,对模型进行 时间 和 空间 上的压缩,便谓之曰“模型压缩” 。
JNingWei
2018-09-27
1.7K0
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