目錄 RNN 發(fā)生梯度消失的原因是什么？ RNN中使用ReLU可以解決梯度消失問題嗎？ LSTM為什么能解決梯度消失/爆炸的問題？ LSTM和GRU的區(qū)別 LSTM的不足之處...
IP屬地：上海
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你真的不必那么累，因為你的人生并沒有那么多觀眾人為什么會覺得生活很累，其實都是自己的虛榮心在作怪，很多的時候，我們生活不是為了自己，很多時候都是想活給身邊的人看的，我們都想過得比別人好，別人擁有什么，我們就要比它更好，別...
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SVM支持向量機(二)：Soft Margin SVM上一節(jié)我們介紹了SVM在處理二分類問題時的經典概念，但是現(xiàn)實場景中的數(shù)據(jù)往往有很多噪音，這個時候如何處理才能讓模型更魯棒呢？ 松弛變量（Slack variables） 引入...
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zsh: no matches found: requests[socks]
在stackoverflow找到了原因和解決方案：zsh uses square brackets for globbing / pattern matching. That...
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SVM支持向量機(一)：基礎概念超平面 定義： 對于處在超平面兩側的兩個點 和 ，分別有： 某樣本到超平面的單位法向量為：某樣本點到超平面的距離可以表示為： 所以可以看到圖中原點距離超平面的距離是 線性分類...
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常見的損失函數(shù)
1. 均方差損失 MSE Loss (L2 Loss) 針對回歸問題 MSE也稱為L2 loss：隨著預測與真實值的絕對誤差的增加，均方差損失呈二次方增加。 2. 平均絕對...
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PyTorch下的多卡訓練nn.DataParallel DataParallel只能實現(xiàn)單個主機多GPU的訓練，下圖是由HuggingFace 制作的DataParallel的原理圖。 mini-b...
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行人ReID網(wǎng)絡：MGN 2018Learning Discriminative Feature with Multiple Granularities for Person Re-Identificatio...
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ResNeSt 2020 論文閱讀筆記ResNeSt: Split-Attention NetworksGithub: https://github.com/zhanghang1989/ResNeStDetect...
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Cascade (Mask) RCNN 2019Introduction "close" false positives: 和正確的樣本非常接近但是其實是不正確的bbox. 在以往的方法中，界定正負樣本是通過卡IoU閾值來...