發(fā)簡信
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TF-Batch Normalization的實際用法
Batch Normalization的好處我就不多說了，詳細可看論文，其實老早之前就看過論文了，但無奈拖延癥(加上使用Keras)，所以對BN...
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tf.control_dependencies
在訓練神經網絡模型時，每過一遍數(shù)據都要反向傳播來更新網絡參數(shù)，但有時候我們還想做其他操作，比如：更新參數(shù)的滑動平均、BN操作等。為了一次完成多個...
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變量:創(chuàng)建、初始化、保存和加載
官方教程 class tf.Variable 一個變量通過調用run()來維護圖中的狀態(tài)，通過創(chuàng)建一個類實例添加一個變量到圖中。Variable...
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Argarse教程
本教程旨在簡要介紹Python標準庫中推薦的命令行解析模塊 Argparse教程 argparse是Python內置的一個用于命令項選項與參數(shù)解...
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numpy
rand（d0，d1....dn）參數(shù)：維度設置、int整型、可選；給定的維度必須是正數(shù)，如果沒有給任何參數(shù)，則返回一個python浮點數(shù).輸出...
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TensorFlow-Slim README翻譯
英文版?zhèn)魉烷T TensorFlow-Slim TF-Slim是為了定義、訓練和評估用tensorflow構建的復雜模型而設計的一個輕量級庫。tf...
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Factorized Convolutional Neural Networks and Spatial “Bottleneck” Structure摘要 深度卷積神經網絡在視覺識別領域已經到達非?？陀^的性能，但這些都是在高計算復雜度的代價下實現(xiàn)的。這篇文章提出了一種高效卷積層的設計方案。一個...