原文地址: https://blog.csdn.net/yanchuang1/article/details/69683236 想了很久蔓搞，不知道從哪開始哈街，今天決定從編寫CMa...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
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cmake和CMakeLists.txt的學習 -
SmoothGrad在圖像分類問題中志衣，為了了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習到了什么，一個常用的方法就是找出圖像中對最后分類結(jié)果影響最大的區(qū)域铃绒，這種方法在文獻中有多種叫法，如sensitivity maps, ...
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機器學習面試題-轉(zhuǎn)載
原文鏈接 1 比較Boosting和Bagging的異同 二者都是集成學習算法，都是將多個弱學習器組合成強學習器的方法莹规。 Bagging：從原始數(shù)據(jù)集中每一輪有放回地抽取訓(xùn)練...
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機器學習中的共軛梯度法
1、梯度下降法 梯度下降法實現(xiàn)簡單泌神，當目標函數(shù)是凸函數(shù)時良漱，梯度下降法的解是全局解。一般情況下欢际，其解不保證是全局最優(yōu)解母市，梯度下降法的速度也未必是最快的。 梯度下降法的優(yōu)化思想：...
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機器學習-兩個(3X3)小核 和 一個(5X5)大核的區(qū)別在很多網(wǎng)絡(luò)中幼苛，都使用了3個3x3卷積核來代替7x7卷積核窒篱，使用了2個3x3卷積核來代替5x5卷積核，這樣做的主要目的是： （1）保證具有相同感知野的條件下舶沿，提升了網(wǎng)絡(luò)的深度墙杯，...
