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關(guān)于正則化的理解
正則化是通過改變模型參數(shù)來防止過擬合的一個(gè)方法。 前面使用多項(xiàng)式回歸，如果多項(xiàng)式最高次項(xiàng)比較大，模型就容易出現(xiàn)過擬合。正則化是一種常見的防止過擬...
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Generative Adversarial Network（GAN）
GAN主要包括兩個(gè)部分，一部分是生成器一部分是判別器，生成器主要用來學(xué)習(xí)圖像分布從而生成更加真實(shí)的圖片，以騙過判別器，而判別器主要用來判別圖片...
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交叉熵
KL散度（相對(duì)熵）衡量?jī)蓚€(gè)分布之間的差異大小，KL散度是大于等于0，當(dāng)越趨近于0，說明p、q兩個(gè)分布越相似。
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RCNN的理解
一、IOU的理解 物體檢測(cè)時(shí)需要定位出物體的bounding box，與此同時(shí)還要識(shí)別出bounding box中的物體是什么。因此對(duì)于boun...
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術(shù)語理解
epochs：當(dāng)一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集通過了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次并且返回一次，這個(gè)過程稱為epoch 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中傳遞完整的數(shù)據(jù)集一次是不夠的，需要我們將完整...
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計(jì)算機(jī)相關(guān)會(huì)議
ECCV的全稱是European Conference on Computer Vision(歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會(huì)議) ICCV的全稱是IEEE...
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LSTM的理解對(duì)LSTM的理解 人類會(huì)基于對(duì)之前所見詞的理解來推斷當(dāng)前詞的含義，我們當(dāng)然不會(huì)將所學(xué)過的東西全部丟掉，用空白的大腦去思考。所以，我們的思考具有...