""Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks" (Gatys et al., CVPR 2015)" . 复现这一篇论文中的代码 loss由三部分组成，内容loss，风格loss，正则化loss，其中风格loss使用gram矩阵 ...
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2019-01-05 15:06:45
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论文：《Focal Loss for Dense Object Detection》 Focal Loss 是何恺明设计的为了解决one-stage目标检测在训练阶段前景类和背景类极度不均衡（如1：1000）的场景的损失函数。它是由二分类交叉熵改造而来的。 标准交叉熵 其中，p是模型预测属于类别y= ...
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2019-01-04 17:22:54
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"Triple Fat Ladies" Pattern Matchers have been designed for various sorts of patterns. Mr. HKP likes to observe patterns in numbers. After completing ...
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2019-01-03 18:15:14
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- 只依赖python - 依赖torch - 依赖torch ...
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2019-01-01 20:59:37
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#导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_... ...
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2018-12-29 21:11:57
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Eclipse崩溃，错误提示：MyEclipse has detected that less than 5% of the 64MB of Perm Gen (Non-heap memory) space remains. It is strongly recommendedthat you ex ...
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2018-12-27 18:37:06
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损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以 ...
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2018-12-24 19:04:06
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着重介绍hige loss 和 softmax loss。 "svm回顾" $C_1,C_2$是要区分的两个类别，通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属，例如： $$g(x) = g(w^Tx+b)$$ 我们取阈值为0，此时$f(x)=sgn[g(x)]$就是最终的判别函数。对于同 ...
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2018-12-22 13:06:44
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在前面讲到的DQN系列强化学习算法中，我们主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是Value Based强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradien ...
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2018-12-18 19:49:21
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二、训练 接下来回到train.py第160行，通过调用sw.train_model方法进行训练： 方法中的self.solver.step(1)即是网络进行一次前向传播和反向传播。前向传播时，数据流会从第一层流动到最后一层，最后计算出loss，然后loss相对于各层输入的梯度会从最后一层计算回第一 ...
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2018-12-17 02:20:31
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