深度学习

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语义分割评价指标(Dice coefficient, IoU)

语义分割评价指标(Dice coefficient, IoU)

语义分割任务常用的评价指标为Dice coefficient和IoU。Dice和IoU都是用来衡量两个集合之间相似性的度…

机器学习（一）：混淆矩阵与最优化方法习题（二元函数最小值 梯度下降法 手推＋代码实现）

机器学习第一次作业 若样本的预测标签和真实标签如下：请给出Acc，Precision 和Recall [预测标签,真实标签] [ 1, 1], [ 1, 0], [ 1, 1], ...
【论文笔记】UNet

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　　语义分割的U-Net网络结构Unet是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型…
深度学习基础-优化算法详解

深度学习基础-优化算法详解

前言 所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说…
交叉熵损失CrossEntropyLoss

交叉熵损失CrossEntropyLoss

在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵，熵是用来描述一个系统的混乱程度，通过交叉熵我们就能够确定预测数据与…
神经网络基础部件-卷积层详解

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前言 一，卷积 1.1，卷积运算定义 1.2，卷积的意义 1.3，从实例理解卷积 1.4，图像卷积（二维卷积） 1.5，…

Pytorch之Embedding与Linear的爱恨纠葛

  In [1]: import torch from torch.nn import Embedding from torch.nn import Linear import n...
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset

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    处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训…
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法

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    计算机视觉任务中，对图像的变换（Image Transform）往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图…
Pytorch优化过程展示：tensorboard

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    训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中…

Huggingface之transformers零基础使用指南

    前几篇博文中介绍了Transformer，由于其优越的性能表现，在工业界使用的越来越广泛，同时，配合迁移学习理论，越来越多的Transformer预训练模型和源码库逐渐开源...
Pytorch学习笔记之tensorboard

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    训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中…
迁移学习

迁移学习

    古语有言：“它山之石可以攻玉”，迁移学习就是这么一种思想，将在其他训练集上训练好的神经网络迁移到目标任务上。自打…
Transformer算法完全解读

Transformer算法完全解读

    2017年6月谷歌发布论文《Attention is All You Need》，提出Transformer这一…
【论文笔记】FCN全卷积网络

【论文笔记】FCN全卷积网络

　　全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shel…
阿里云产品-智能语音交互快速测评

阿里云产品-智能语音交互快速测评

一，产品概述 阿里云的智能语音交互产品提供语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，实现“能听、会说、懂你”式的智能人机交…
深度学习炼丹-数据标准化

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前言 一，Normalization 概述 1.1，Normalization 定义 1.2，什么情况需要 Normal…
神经网络基础部件-BN层详解

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一，数学基础 1.1，概率密度函数 1.2，正态分布 二，背景 2.1，如何理解 Internal Covariate …
阿里云产品-图像搜索快速测评

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背景知识 什么是云计算 对于纯新人，首先我们需要了解下什么是云计算。所谓云计算，就是指通过互联网，以按需服务的形式提供计…
深度学习机器学习基础-基本原理

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前言 5.1 学习算法 5.1.1 任务 \(T\) 5.1.2 性能度量 \(P\) 5.1.3 经验 \(E\) 5…

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