交通标志 学习网络 算法fast-rcnn
基于Sklearn机器学习代码实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程,详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程,内容丰富。 ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求,因此需要进行模型复杂度分析,涉及到模型计算量(时间/计算复杂度)和模型参数量(空间复杂度)分析。
为了分析模型计算复杂度,一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 (FLOPs),即模型理论计算量,但是,它是一个间接的度量,是对我们真正关心... ......
Backbone 网络-ResNetv2 论文解读
本文发现当使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connection)并且将激活函数移至加法操作后面时,前向-反向信号都可以在两个 block 之间直接传播而不受到任何变换操作的影响。同时大量实验结果证明了恒等映射的重要性。本文根据这个发现重新设计了一种残差网络基本... ......
深度学习数学基础-概率与信息论
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法,也提供了用于导出新的不确定性声明(statement)的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用,是学习这两门学科的基础。 ......
基于sklearn的集成学习实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程,详细介绍了集成学习常见的多个算法的基于sklearn的实现过程,同时还有两个案例,内容丰富。 ......