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核心网络层
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What’s Pipcook
Pipcook Why Pipcook What’s Pipcook Principles Audience Subprojects The Next Pipcook The Pipcook Project is an open-source toolkit to enable and accelerate the intelligent... -
十三、卷积神经网络
十三、卷积神经网络 十三、卷积神经网络 尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo，直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务，比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单？答案在于感知主要发生在我们意识领域之外，在我们大脑中的专门视觉，听觉和其他感官模块内... -
利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 译者：SeanCheney 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 机器学习交流群 629470233 ApacheCN 学习资源 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习... -
8. 基础网络的训练
基础网络的训练 1.MobileNet 2.MnasNet 3.MTCNN 4.MobileNet-SSD 5.ArcFace 6.insightface 7.VanillaCNN 8.YOLO-V3 9.DeepOCR 基础网络的训练 目前我们常用的神经网络，github上基本都具有较为丰富的训练、测试代码，我们这里选择几种常用，... -
Adam 优化
Adam 优化 Adam，代表自适应矩估计，结合了动量优化和 RMSProp 的思想：就像动量优化一样，它追踪过去梯度的指数衰减平均值，就像 RMSProp 一样，它跟踪过去平方梯度的指数衰减平均值 （见方程式 11-8）。 T 代表迭代次数（从 1 开始）。 如果你只看步骤 1, 2 和 5，你会注意到 Adam 与动量优化和 RMSProp ... -
5-6,评估指标metrics
5-6,评估指标metrics 一，常用的内置评估指标 二， 自定义评估指标 5-6,评估指标metrics 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常... -
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