1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-28 20:34:20
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mnist 自定义CNN模型与lenet import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras from keras.layers import Input, Dense, Dropout, A ...
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2021-06-28 17:47:00
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今天调用py文件时 遇到了一点问题，但是不知道问题在哪，所以可以在vs的控制台输出一下py出现的问题 pMod = PyImport_ImportModule("cnn_models_class_old"); if (!pMod) { if (pMod == nullptr) { PyErr_Pri ...
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2021-06-15 18:35:05
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题目： https://ac.nowcoder.com/acm/contest/17345/D 思路： 或者是说倒序相加 1Cn1+2Cn2+3Cn3+....(n-1)cn(n-1)+nCnn nCnn+(n-1)Cnn-1+...................1Cn1 ans=[n*(2^n- ...
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2021-06-06 19:20:46
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CNN 输入输出步长padding计算 卷积操作 i 是输入大小，p是padding，f是卷积核大小 ，o为输出大小 o = (n+2p-m)/s + 1 理解：n + 2p 是补全后的图大小，-m 是减去了不可能走到的位置（最后卷积核盖住了最后m的大小不能再扫描了，如下图），/s 除以步长，是可以 ...
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2021-06-05 18:17:59
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什么是NLP？ NLP 自然语言处理 CNN 卷积神经网络 RNN - Recurrent Neural Network 循环神经网络 LSTM - Long Short-Term Memory 长短期记忆 word2vec doc2vec ...
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2021-05-24 15:06:13
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转自：https://blog.csdn.net/qq_41843384/article/details/110542320 作者：WuBangCai 简单来说，Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。 其中，network1 和n ...
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2021-05-24 12:44:02
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转自 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/12563872.html MobileNetV1 paper https://arxiv.org/abs/1704.04861 MobileNet 由谷歌在 2017 年提出，是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 C ...
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2021-05-24 04:37:06
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paper：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object ...
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2021-05-04 16:41:54
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from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys ...
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2021-04-29 11:45:30
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