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邦_
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    卷积运算和BN运算合并 重参数化11的卷积周围填充一圈0 变成33的卷积只有BN运算变成 11的卷积核 然后11的卷积核再填充0 转换成3*3...

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  • 第二十一天

    解耦头：各自做各自的任务，提高收敛速度，模型泛化能力 图像分割：像素级别的分类问题像素精度 === 召回率 FCN 第一个图像分割模型 U-N...

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    1*1卷积可以降维的理解图

    每个通道卷积计算后 最后根据卷积核的数量 生成对应数量的通道 一个卷积核生成一个通道多个通道计算后 对应位置相加 合并成一个通道

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    第十九天

    分类+定位 置信度是分类任务 交叉熵定位是回归任务 均方差（很少用）交集和并集的比例 越接近1越好 0.5为可接受值 小于0....

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    第十八天

    交叉熵公式？？ fps 帧每秒 25 至少1秒25帧率 1、分类 分类问题2、定位 在哪里 目标的位置 矩形框 回归问题3...

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    第十七天

    张量：数组的进一步封装 值为数组paddlepaddle：计算一般在layers下 模型 = 模型结构+参数tf的张量不能写进磁盘 占位符一般...

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    第十六天

    池化：子采样 下采样 目的是降维 提高泛化能力 跟卷积的结果计算公式一样2*2 步长为2的 会变成原来的四分之一1、Average池化...

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    第十五天

    前馈 = 正向 上一层的输出作为下一层的输入 并且相邻层之间全连接 （全连接=矩阵相乘） 浅胖 微软验证 深瘦学习效果好 权重 矩阵相...

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  • 第十四天

    深度学习：cnn 图像处理 只学是什么 不学为什么 rcnnFast RcnnFaster Rcnn YOLOv1YOLOv2 YOLO ...

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