基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理到环境配置/代码运行）
项目是一个基于Python和OpenCV的交通标志检测和识别项目，旨在使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。本文将从介绍项目原理和框架开始，详细介绍该项目的实现过程和技术细节，最后给出项目的安装和使用方法。 前后结果对比 识别前 ...
【深度学习】Dropout原理以及代码实现
Drouout起源随着深度学习的发展，各种网络结构层出不穷，导致网络越来越深，数据的容纳量越来越大，模型的参数也越来越多，这样就会导致神经网络很容易过拟合，过拟合的模型几乎是不能用于实践中的，因为拟合的数据与测试数据不一致，导致模型的泛化性能较低。由于这个问题，现在有很多解决办法，比如使用集成模型，同时训练多个模型，最终让几个模型进行加权，这样能够解决过拟合是因为使用了不同的模型，每个模型拟合到....
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1. 分类 - 交叉熵讲解博文：损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎1.1 二分类-BCELoss系二分类可以使用BCELoss，比如链路预测任务预测某条边是否存在，或者多标签分类中将每个类作为一个二分类任务（但是一般来说这样效果会很差），就用BCELoss。torch.nn.BCEWithLogitsLoss=sigmoid (torch.special.expit) +torch.nn.BCE....
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