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Resnet 18网络模型[通俗易懂]

让我们聚焦于神经网络局部:如图左侧所示,假设我们的原始输入为x,而希望学出的理想映射为f(x)(作为上方激活函数的输入)。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x),而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x),我们只需将右图虚线框内上方的加权运算(如仿射)的权重和偏置参数设成0,那么f(x)即为恒等映射。 实际中,当理想映射f(x)极接近于恒等映射时,残差映射也易于捕捉恒等映射的细微波动。右图是ResNet的基础架构–残差块(residual block)。 在残差块中,输入可通过跨层数据线路更快地向前传播

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腾讯网新闻底层页无障碍代码细节

本文主要介绍了腾讯网新闻底层页无障碍阅读功能,该功能主要针对于盲人用户使用屏幕阅读器进行阅读而设计。主要优化了以下六个方面:1. 添加无障碍说明,使代码做为body的第一个元素,使用css样式代码控制此代码中的内容在视觉上不显示,只有使用屏幕阅读器才可以听到这个链接;2. 为页面中指向网站首页的链接添加title和accesskey属性,使按alt+1快捷键时可以阅读该title和链接地址;3. 为页面中的主导航所在代码区域添加accesskey和tabindex属性,使按alt+2快捷键时可以阅读该区域的内容;4. 为文字的正文区域添加title和accesskey属性,使按alt+3快捷键时可以阅读该区域的内容;5. 为评论的出入框添加accesskey属性,使按alt+4快捷键时可以阅读该区域的内容;6. 在鼠标在某个拥有title属性的区域时候,会出现悬停的小菜单提示,使用javascript脚本实现。该功能默认此区域的title值为空,当按下某快捷键的时候,对该快捷键绑定的区域进行动态的赋予title的值。

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