在OpenCV DNN模块中基于残差网络实现人脸检测，
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2018-04-04 12:41:54
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Inception模型和卷积层的残差连接是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作。 一、 Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核，将多个卷积核的运算结果进行连接，充分利用多尺度信息，这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Conv ...
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2018-03-09 11:14:04
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介绍CNN中的经典网络，LeNet-5，AlexNet，VGG。介绍残差网络，并阐述对残差块的理解。 ...
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2018-02-11 16:14:25
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前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉 ...
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2018-02-06 23:07:54
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Resnet Abstract 更深的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差的学习框架，以减轻网络的训练，比以前使用的网络要深得多。我们明确地将层次重新定义为参照层次输入学习残差函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些残余网络可以大大增加深度，从而优化和提高准确性。在Imag ...
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2018-02-04 12:39:55
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mathematical method 曲线拟合 指数 $lnY = lna + bX$ 对数 $Y = blnX + a$ 幂函数 $lgY=lga+blgX$ 多元线性回归模型 回归分析中有两个或者两个以上的自变量,就是多元回归 最小化残差平方和 "SSE" 图论: Floyd 最大流 Ford ...
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2018-02-04 11:11:34
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方程式： 1.1 估计参数 代表第i 个残差第i 个观测到的响应值和第i 个用线性模型预测出的响应值之间的差距 残差平方和（residual sum of squares ,RSS）： 等价于： 最小二乘法选择β0和β1来使RSS达到最小。通过微积分运算，使RSS最小的参数估计值为： 1.2评估系数 ...
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2018-01-19 18:48:50
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前言 我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，比如说一个深的网络A和一个浅的网络B，那A的性能至少都能跟B一样，为什么呢？因为就算我们把A的网络参数全部迁移到B的前面几层，而B后面的层只是做一个等价的映射，就达到了A网络的一样的效果。一个比较好的例子 ...
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2018-01-19 11:55:33
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Statistics Numeric type 随机试验 Random experiment 样本空间 Sample space 样本点 Sample point 事件事件 Random event 包含 Contain 等价 Equivalent 和 Union 积 Intersection 互斥 ...
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2018-01-08 14:50:32
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http://www.17bianji.com/lsqh/35130.html 是以，它会让人想起残差前馈收集(residual feed-forward network)，但在实际中，强迫这些收集向前传播误差并不克不及让它们在更高财揭捉习到有效的层次表征。是以，它们不克不及基于更上层的表征来竽暌 ...
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2017-11-17 13:25:56
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