原博客地址：http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/78890333 參考資料 一沸枯、 引言 二、 檢測方法 總結(jié) 近期...
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深度學(xué)習(xí)人臉關(guān)鍵點檢測方法----綜述 (轉(zhuǎn)載)
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論文：Learning from less data: diversified subset selection and active learning in image classificat...
分析訓(xùn)練樣本是否冗余的paper. Mark. Mark 深度學(xué)習(xí)取得突破性的成果赂弓，但是復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和需要巨大的訓(xùn)練樣本是很大痛點绑榴。同時，深度學(xué)習(xí)是否真的需要如...
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論文解讀：基于貝葉斯理論的深度學(xué)習(xí)模型壓縮
原論文：Bayesian Compression for Deep Learning 作者：Max Welling團(tuán)隊 摘要 采用貝葉斯分析稀疏的先驗盈魁，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行裁剪...
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最小描述長度(MDL)--The Minimum Description Length Principle
最小描述長度(MDL)是一種信息理論方法翔怎，可應(yīng)用于選擇機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計模型，該模型對數(shù)據(jù)描述和模型做了最大化的壓縮备埃。具體來說姓惑，對于一個給定的概率模型，根據(jù)Shannon'...
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