發(fā)簡信
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機器學習優(yōu)化過程中的各種梯度下降方法（SGD前弯，AdaGrad怀各，RMSprop铐然，AdaDelta饰豺，Adam连茧，Momentum腹侣，Nesterov）機器學習優(yōu)化過程中的各種梯度下降方法（SGD乏德，AdaGrad电湘，RMSprop，AdaDelta鹅经，Adam寂呛，Momentum，Nesterov） ...
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池化雜項1瘾晃、平均池化mean-pooling贷痪。 鄰域點周圍取平均值。能很好的保留背景蹦误，但容易使得圖片變模糊劫拢。 2肉津、最大池化max-pooling。 鄰域...
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卷積雜項一舱沧、卷積核大小妹沙、圖片大小、感受野熟吏、目標大小之間關(guān)系距糖。 感受野：神經(jīng)網(wǎng)絡每一層輸出的特征圖上的像素點在原始圖像上映射區(qū)域的大小。 感受野的值越大表...
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