深度学习模型压缩方法的特点总结和对比
了解用于深入学习的不同模型压缩技术的需求和特点不管你是计算机视觉新手还是专家，你可能听说过 AlexNet 于2012年赢得了ImageNet挑战赛。这是计算机视觉发展史上的转折点，因为它表明，深度学习模型能够以前所未有的精度完成非常困难的任务。但是你是否知道 AlexNet有6.2千万训练参数？另一个广为人知的模型 VGGNet 则有1.38亿训练参数，是AlexNet 的两倍之多。我们知道，....
深度学习系列资料总结(二)
6.小目标检测学习 linkBBAVectors：一种Anchor Free的旋转物体检测方法 linkRepulsion Loss 遮挡场景下的目标检测 linkmmdetection-mini github1.8M超轻量目标检测模型NanoDet link旋转目标新网络 link github令人“细思极恐”的Faster-R-CNN link github基于密度图的航空物体检测 link....
深度学习系列资料总结(一)
一、深度学习概念1.深度学习定义深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。2.深度学习应用图像处理领域主要应用图像分类(物体识别)：整幅图像的分类或识别物体检测：检测图像中物体的位置进而识别物体图像分割：对图像中的特定物体按边缘进行分割....
深度学习知识点全面总结（二）
五、优化方法总结 1、基本的梯度下降方法梯度下降算法简介：通俗易懂讲解梯度下降法！梯度下降学习入门视频推荐：【梯度下降】人工智能的灵魂，你悟出她的真谛了吗？【干货】深度学习必备：深入浅出的学习（梯度下降算法）_哔哩哔哩_bilibili深度学习网络训练过程可以分成两大部分：前向计算过程与反向传播过程。前向计算过程，是指通过我们预先设定好的卷积层、池化层等等，按照规定的网络结构一层层前向计算，得到....
深度学习知识点全面总结（一）
一、深度学习概念1.深度学习定义深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等； 无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编....
《深度学习》李宏毅 -- task7总结
总结：进一步学习机器学习基础，希望以后有机会多多实践，为以后进入这个领域做准备。学习内容：01-机器学习介绍介绍机器学习的概念，监督学习，无监督学习，迁移学习，强化学习等概念02-回归介绍回归的概念，应用，线性回归，利用损失函数进行模型评估，使用梯度下降法拟合模型03-误差和梯度下降介绍偏差与方差，欠拟合与过拟合，交叉验证方法，梯度下降优化（学习率调节，随机梯度下降法，特征缩放等）04-深度学习....
DL：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码
目录深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码1. 2. def scheduler(epoch): 3. # 每隔50个epoch，学习率减小为原来的1/10 4. if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: 5. lr = K.get_value(GRU.optimi...
深度学习笔记总结(1) 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)
1 第一周 深度学习引言1.1 深度学习为什么会兴起数据规模数据规模越来越大，远超过传统机器学习算法的学习能力。计算量算法的创新发展和提出了多样的神经网络，具有强大的计算机能力image计算机硬件的发展比如GPU、TPU的出现2 第二周 神经网络的编程基础2.1 逻辑回归下面是逻辑回归的输出函数：2.2 损失函数损失函数又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，Loss function:( , ....
WebView深度学习（二）之全面总结WebView遇到的坑及优化
上篇文章讲到了WebView的基本使用以及Android和js的交互. 这篇文章讲一下WebView遇到的那些坑，带领各位爬坑。这里如果有你没遇到的问题，欢迎留言告诉我，我尽我所能帮你解决。感谢大家支持。 ⇒ 三、WebView的那些坑 （1） 为什么Webview打开一个页面，播放一段音乐，退出Activity时音乐还在后台播放？ ◆◆ 解决方案 1： //销毁Webvi...
深度学习:pytorch常见错误总结
以后博客在 https://oldpan.me 中更新 1、expected CPU tensor (got CUDA tensor) 期望得到CPU类型张量，得到的却是CUDA张量类型。 很典型的错误，例如计算图中有的参数为cuda型有的参数却是cpu型就会遇到这样的错误。 >>> import torch >>> from torch.auto...
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