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RSS订阅原创 DB Face详解
在V2中，全局平均池化层之前，是一个1*1卷积，将通道数从320扩展到1280，因此我们就能得到更高维度的特征，供分类器层使用。在V3中，将平均池化前的操作移除，在平均池化后直接使用1*1卷积获得特征图，减少了参数，加快了速度。还有一个改变在于。
2022-11-10 16:46:15
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1原创 卷积神经网络详解
卷积神经网络详解，通过与全连接神经网络对比引出卷积神经网络，对卷积神经网络进行介绍。同时还有对卷积神经网络的优化：残差，batchnormal，信息瓶颈，分离卷积，通道混洗
2022-09-13 11:23:11
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全连接神经网络详解，通过仿生学由神经元得到感知机模型。通过激活函数将线性的感知机模型转换为非线性的函数。再由简单的全连接神经网络推导正向传播，损失函数，反向传播的全过程。
2022-09-03 16:09:50
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原创 python opencv核心操作-1
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2022-09-02 22:57:40
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空空如也
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