原文地址: https://blog.csdn.net/yanchuang1/article/details/69683236 想了很久,不知道从哪开始,今天决定从编写CMa...
在图像分类问题中,为了了解神经网络学习到了什么,一个常用的方法就是找出图像中对最后分类结果影响最大的区域,这种方法在文献中有多种叫法,如sensitivity maps, ...
决策树生成是一个递归过程,递归返回的条件是: 1 . 当前节点包含的样本属于同一类别,无需划分 2 . 当前属性集为空,或所有样本在所有属性上取值相同 3 . 当前节点包含的...
原文链接 1 比较Boosting和Bagging的异同 二者都是集成学习算法,都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。 Bagging:从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练...
1、梯度下降法 梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的。 梯度下降法的优化思想:...
在很多网络中,都使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5x5卷积核,这样做的主要目的是: (1)保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,...