”AS bbox config 卷积 备忘录 源码 训练“ 的搜索结果

     卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段。另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播...

     海量的有标记的训练数据,也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持,尤其是GPU的出现,为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进,包括网络结构加深、数据增强(数据扩充)、ReLU、...

     卷积和反卷积在CNN中经常被用到,想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积,分别包括概念、工作过程、代码示例,其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积...

     在神经网络中卷积是最常见的操作,通常情况下它应用在神经网络的Input层后面,所以我们多数情况下称这一层为卷积层或隐藏层,这里提一句什么是隐藏层,在神经网络中有输入层和输出层,这两层对于外界是可见的,并且...

     原因分析:在分类层使用了keras.layers.Lambda,导致分类器没有可训练的参数,因此没有分类能力,即,无论是否为object,softmax的输出都是0.5,根据loss公式计算得到0.6931。 解决方案:将keras.layers.Lambda换成...

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