在使用google的tensorflow遇到的tf.nn没有属性sequence_loss问题
tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example
to
tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example
tf.nn.rnn_cell.
to
tf.contrib.rnn.
1.0修改了很多地方，错误可取官网搜索。
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1. 图像读取 opencv的python和c++读取的图像结果不一致，是因为python和c++采用的opencv版本不一样，从而使用的解码库不同，导致读取的结果不同。 详细内容参考：https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/11655404.html 2. 图像变换 PIL和pytorch的图像resize操作，与openc…
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上） 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet（Path Aggregation Networ…
常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[\begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma \cdot \left (\frac{y_{conv} – E[x]}{\sqrt…
1.fit 中的 verbose verbose：该参数的值控制日志显示的方式verbose = 0 不在标准输出流输出日志信息verbose = 1 输出进度条记录verbose = 2 每个epoch输出一行记录注意： 默认为 1 2.evaluate 中的 verbose verbose：控制日志显示的方式verbose = 0 …
循环神经网络(RNN) VS 卷积神经网络 卷积神经网络：输入输出之间相对独立(图像分类) 循环神经网络：处理上下文具有时序关系的任务；引入“记忆”的概念(机器翻译) RNN的基本结构 O[t] = g(V×S[t]) S[t] = f(U×X[t] + W×S[t-1])————W、U参数固定 注：RNN在不同时刻共享同一组权值数据（U，W，V），极大减小…
Google Al 用的数据集是openimagev4，是一个比imagenet和coco都大的数据集，500类，1200万个框，有极度的样本不平衡现象，跟很多自然数据集有共同的特点，百度计算机视觉团队拿下了2018目标检测冠军，从网上找到了资料，并对其的做法进行了分析。
1. 正则化层 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。(但不包括诸如Dropout/人为加Noise这类的正则化)。惩罚是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这些层具有统一的 API。 正则化器开放 3 个关键字参数：keras.r…
众所周知，人工智能是一种新兴的技术趋势。根据 Gartner 报告，到2023 年，人工智能将创造260 万个工作岗位，取代它将消除的200 万个工作岗位。就业增长已经席卷了整个行业，因为在过去几年中，对具有 AI 技能的人才需求已经翻了一番。 2022年末，到2023年以来，国内外互联网大厂掀起裁员潮，大量传统开发技术人员被裁，但在人工智能领域，并未出现裁…
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