1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator
https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094
ps：解决样本数量不均衡：fit_generator中设置参数class_weight = 'auto'
2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用
https://www.jianshu.com/p/3da7ffb5d950
ps：数据量不足时一定要加上数据增强
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在caffe中softmaxwithLoss是由两部分组成，softmax+Loss组成，其实主要就是为了caffe框架的可扩展性。 表达式（1）是softmax计算表达式，（2）是sfotmaxLoss的计算损失表达。在caffe中是单独的计算每层的输入和输出，然后再进行向后传递data结果和向前传递diff的结果。 caffe中softma…
import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image class GaussianBlurConv(nn.Mod…
torch.optim.SGD class torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 功能: 可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated…
目录 双向循环神经网络（Bidirectional RNN） 深层循环神经网络（Deep RNNs） 双向循环神经网络（Bidirectional RNN） 双向RNN模型（BRNN），可以在序列的某点处不但获取之前的信息，同时还可以获取这个序列点之后的信息，说的炫酷点就是get information from the future。 而标准的RNN bl…
来源：专知 【导读】生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: A…
这个其实非常简单的概念，国内的大多数教材却没有讲透。 直接看图，不信看不懂。以离散信号为例，连续信号同理。 已知 已知 下面通过演示求的过程，揭示卷积的物理意义。 第一步，乘以并平移到位置0：第二步，乘以并平移到位置1：第三步，乘以并平移到位置2：最后，把上面三个图叠加，就得到了：简单吧？无非是平移（没有反褶！）、叠加。 ==================…
本文讲解两阶段（two stage）目标检测的发展史和典型算法：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN等的算法结构和核心流程【对应 CS231n Lecture 11】 作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.sh…
概述 本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程，在多个 GPU 上训练同一个模型： 使用 pytorch.distributed 模块的原生 PyTorch DDP 模块 使用 ? Accelerate 对 pytor…
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