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半杯茶的小酒杯

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Object Detection-YOLOv2 Input And Output Encoding
本文主要学习在PASCAL VOC2012数据集上训练YOLOv2时的Input Encoding和Output Encoding。
YoungTimes
2022-04-28
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机器翻译的Attention机制
在机器翻译(Neural Machine Translation)中,Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列,其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder,Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。
YoungTimes
2022-04-28
1.4K0
图神经网络入门实战-GraphSAGE
GCN的训练方式是基于全图的形式,然而对于许多实际的业务场景,图的规模是非常巨大的,单张显卡的容量难以满足一张整图训练所需要的空间,所以小批量的训练方法对于大规模图数据的训练是十分必要的。
YoungTimes
2022-04-28
1.1K0
深度残差网络(ResNet)论文学习(附代码实现)
本文结合50层深度残差网络的实现学习何博士的大作-Deep Residual Learning for Image Recognition。理论上,深层网络结构包含了浅层网络结构所有可能的解空间,但是实际网络训练中,随着网络深度的增加,网络的准确度出现饱和,甚至下降的现象,这个现象可以在下图直观看出来:56层的网络比20层网络效果还要差。但是这种退化并不是因为过拟合导致的,因为56层的神经网络的训练误差同样高。
YoungTimes
2022-04-28
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神经网络中的梯度优化算法
对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent,但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢,Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。
YoungTimes
2022-04-28
4140
Tensorflow实战(2)-三个基本概念Epoch, Batch, Iteration
深度神经网络的优化都是基本都是基于梯度下降的,梯度下降的过程就是寻找函数值下降速度最快的方向,沿着该方向迭代,快速到达局部最优解的过程。
YoungTimes
2022-04-28
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