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深度学习中的标准化(Normalization)深度网络训练的问题假设网络没有非线性函数，不考虑偏置项，设每层网络层输入为$x^{(k-1)} \in R^{n_{k-1}}$,参数为$W^{(k)}\in R^{n_kn_{k-1}}$,输出为$x^{(k)}\in R^{n_{k-1}}$,每一层的操作是 x^{(k)}=W^{(k)}x^{(k-1)}\\ = W^{(k)}W^{(... 阅读全文…

线性回归一元线性回归给定数据集$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m)}$试图学得线性回归$f(x_i)=wx_i+b$,使得$f(x_i)\simeq y_i$ 采用均方差度量$f(x_i)$与$y_i$之间的差距，最小化均方差 (w^*,b^*)=\arg min_{(w,b)}\sum_{i=1}^m(f(x_i)-y_i)^2=\arg min_{(w... 阅读全文…

PyTorch中的损失函数1import torch.nn as nn PyTorch 官方文档 PyTorch中的损失函数有L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss、KLDivLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、MarginRankingLoss、HingeEmbeddingLoss、MultiL... 阅读全文…

PyTorch数据处理之transforms1from torchvision import transforms PyTorch 官方文档 transforms主要应用于数据的预处理阶段。PIL Image是PyTorch中默认读取图像的方式，torchvision.transforms在图像处理中主要分为4类。 裁剪——Crop中心裁剪：transforms.CenterCrop随机裁剪... 阅读全文…

PyTorch中的优化器1import torch.optim as optim PyTorch提供个多个优化器，其中常用的有SGD、ASGD、RMSprop、Adam等。 SGDCLASS torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 随机梯度下降 参数params... 阅读全文…

误差逆传播算法摘自机器学习-西瓜书-周志华 部分内容为个人理解 给定训练集$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i\in R^l$,即输入示例由$d$个属性描述，输出$l$维实值向量。多层前馈网络结构拥有$d$个输入神经元、$l$个输出神经元、$q$个隐层神经元，其中输出层第$j$个神经元的阈值用$\theta_j$表示，隐层第... 阅读全文…

示例1：安装Django并创建简单项目详情见https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.1/intro/tutorial01/ 环境基础为windows10+anaconda3 1、安装Django（版本2.1.5）1pip install Django==2.1.5 2、查看版本1python -m django --version 3、创建项目1dj... 阅读全文…

Paper Datasets Code1 Code2 Leaderboard rank1/mAP iLIDS-VID PRID2011 MARS DukeMTMC-VideoReID SCAN 88.0/89.9 95.3/95.8 87.2/77.2 / Co-attention 85.4/87.8 93.0/94.5 86.3/76.1 / 3DCNN&No... 阅读全文…

机器学习课程——糖尿病预测 code 具体流程为 数据预处理 模型构建 实验结果 1、数据预处理 对数据集进行划分和归一化等常规操作后观察到两种类别存在不平衡的问题，这会对模型的训练产生偏差。为了解决该问题使用生成对抗网络（GAN）进行训练并产生新的数据加入到训练数据集中以平衡两种类别。生成对抗网络（GAN）能够学习到原有数据集的分布情况，产生的数据能与原有数据保持相同的分布即新的... 阅读全文…

(PCB+RPP)Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling (and a Strong Convolutional Baseline) Paper,code1,code2 Market1501： rank1：93.8，mAP：81.6 PCB（Part-based Convolutional Baselin... 阅读全文…