算法在計(jì)算機(jī)科學(xué)中的角色 算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)的主題解決一個(gè)計(jì)算問題的過程:可計(jì)算否---》能行可計(jì)算否---》算法設(shè)計(jì)與分析---》用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)算法---》軟件系統(tǒng)可計(jì)算理...
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以分類問題舉例。將一張圖片分類為貓。局部可解釋性:為什么這是一只貓全局可解釋性:一只貓長(zhǎng)什么樣 為什么要可解釋:對(duì)于分類問題,我們?cè)谀承┣闆r下給出分類的依據(jù)。(神馬漢斯?)具...
1.使用純白色頁(yè)面背景2.使用結(jié)論性頁(yè)面標(biāo)題3.善用頁(yè)面導(dǎo)航欄結(jié)構(gòu)4.色塊承載不規(guī)則內(nèi)容 重新設(shè)計(jì)思路對(duì)于多段獨(dú)立內(nèi)容:模塊化處理頁(yè)面單調(diào)時(shí):添加色塊大段信息,為凸顯重點(diǎn):區(qū)...
在計(jì)算機(jī)視覺中,有兩種不確定性。 種類:aleatoric 偶然不確定性。來源于數(shù)據(jù),不會(huì)隨著模型的訓(xùn)練而改善。例如在分割標(biāo)注時(shí),在邊緣處的標(biāo)注本身就具有模糊性,這是固有的。...
2020CVPR主要貢獻(xiàn):揭示了目前無(wú)監(jiān)督域適應(yīng)問題的限制(2個(gè))。提出了ARC模組解決上述問題。用了大量實(shí)驗(yàn)證明ARC合理,并且具有很高的可解釋性。 限制 Low-leve...
2020CVPR主要貢獻(xiàn):新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):packnet新的損失:將相機(jī)速度引入到損失函數(shù)新的數(shù)據(jù)集:更精準(zhǔn) 新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):packnet 新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提出的目的是為了解決傳統(tǒng)...
RAII慣用法:C++資源管理的利器[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwNTc4NTEwOQ==&mid=2247485968&idx...
轉(zhuǎn)自Tensorflow slim庫(kù)使用小記 看fensorflow的書發(fā)現(xiàn)使用的是slim庫(kù),那就要研究slim的常用函數(shù),這個(gè)文章寫的很好,轉(zhuǎn)一下哈。 slim庫(kù)的導(dǎo)入:...
1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是關(guān)于計(jì)算機(jī)基于數(shù)據(jù)構(gòu)建概率統(tǒng)計(jì)模型并運(yùn)用模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析的一門學(xué)科。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也稱為統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)。 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的前置知識(shí):工科數(shù)學(xué)(高等數(shù)學(xué))...
定理1.1 (泛化誤差上界)對(duì)二類分類問題, 當(dāng)假設(shè)空間是有限個(gè)函數(shù)的集合F={f,f,...,fa}時(shí),對(duì)任意一個(gè)函數(shù)f∈F,至少以概率1-δ, 0<δ<1,以下不等式成立: