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机器学习与python集中营

专注于python开发、机器学习、深度学习、人工智能领域的一颗小草。

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【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

pytorch python 批量计算

1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异

2019-12-06

1.7K0

深度学习常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

批量计算机器学习神经网络深度学习人工智能

常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。

2019-10-24

5.1K0

Dropout、梯度消失、Adam 优化算法，神经网络优化算法看这一篇就够了

编程算法监督学习批量计算机器学习深度学习

对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？

2019-10-10

1.5K0

深度学习19种损失函数，你能认识几个？

链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768

2019-10-10

1.3K0

空洞卷积的设计原理以及tensorflow和mxnet框架实现

tensorflow 批量计算

空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），现在在深度学习视觉领域应用非常广泛，在目标检测、图像分割等方面大放异彩，本文从简单的原理出发，然后结合tensorflow与mxnet框架进行了简单的实现。

2019-06-02

2.2K0

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