在LeetCode許多最優(yōu)解法的代碼中都會有如下代碼： 其中 std::ios::sync_with_stdio(false) 的作用是取消緩沖區(qū)同步，因為 printf...
發(fā)簡信
IP屬地：黑龍江
-
LeetCode通過關閉緩沖區(qū)同步加速
-
Pytorch常用集合
部分引用自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59205847 首先需要導入如下庫 1 基礎配置 檢查pytorch版本以及cuda 固定隨機種子
-
-
caffe實例：表情分類劃分數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集存在于0none 1pouting 2smile3openmouth四個文件夾中，根據(jù)要求，我們對其按照 1:9 的比例進行劃分注意，這里我們對每一個文件夾...
-
Caffe自帶例程classification詳解構(gòu)造Classifier類 初始化net_并讀入網(wǎng)絡模型文件.prototxt 通過net初始化來了解Net類 blob_names_ —— 讀取各層blob名字 這里注意要...
-
COCO數(shù)據(jù)集評價指標 —— Keypoints參考網(wǎng)站 http://cocodataset.org/#keypoints-eval Keypoint Evaluation 本篇描述了COCO數(shù)據(jù)集的 Keypoint估...
-
深度學習優(yōu)化算法（2）—— Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam算法概述 動量法：梯度轉(zhuǎn)化為速度 AdaGrad：每個參數(shù)反比于歷史梯度平方總和的平方根 RMSProp：AdaGrad的升級（將梯度積累替換為滑動平均） Adadelta：...
-
-
深度學習優(yōu)化算法（1）—— 優(yōu)化算法的基礎偏導、方向?qū)?shù)和梯度 （1）偏導：函數(shù)在坐標軸方向上的變化率（一維方向）設函數(shù)在點的鄰域內(nèi)有定義，當時，可以看作是關于的一元函數(shù)，若該一元函數(shù)在處可導，即有函數(shù)的極限存在，那...
-
深度學習知識總結(jié) (1)
ReLU ReLU激活函數(shù)的優(yōu)勢 ReLU求導容易ReLU會使一部分神經(jīng)元的輸出值為0，這樣就造成了網(wǎng)絡的稀疏性，減少了參數(shù)間的相互依存關系，避免出現(xiàn)過擬合很好的傳播梯度，避...
-
深度學習知識總結(jié) (2)今天主要講解一下數(shù)據(jù)的歸一化，包括均值方差歸一化方法和廣為使用的BN法，在閱讀相關方法和文獻時，一直存在有很多疑惑，今天終于通過多方查找資料有了一個更為深刻的認識，下面將提出...
-
OpenPose訓練過程解析（7）genLMDB.py 本篇文章查看genLMDB.py文件是如何生成LMDB數(shù)據(jù)的，（單行注釋位于genLMDB.py文件里，此處只大體敘述流程） 生成一個空的lmdb數(shù)據(jù)庫...
-
OpenPose訓練過程解析（7）總結(jié) DataLayerSetUp 首先，cpm_data_layer.cpp調(diào)用DataLayerSetUp函數(shù)設置層參數(shù) transformed_label_在這里被Re...
-
OpenPose訓練過程解析（6）LMDB詳解 部分LMDB文件截圖 numSample是標注的所有人的數(shù)目：numSample = len(data) #genLMDB.py line:41其中data是...
-
OpenPose訓練過程解析（4）
CPMTransformationParameter參數(shù)解析 一個Datum有三個維度，channels, height,和width，可以看做是少了num維度的Blob。存...
-
ShuffleNet V2論文解讀摘要 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdf作者：Face++概述：論文指出現(xiàn)在的網(wǎng)絡通常使用間接量來度量計算復雜度（例如FLOP...
