Devil_B的博客

简介及其演变Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H，称为Near Hit，从和R不同类的样本中寻找最近邻样本M，称为NearMiss，然后根据以下规则更新每个特征的

DCGAN（Deep Convolutional GAN）：DCGAN的贡献提出了一类基于卷积神经网络的GANs，称为DCGAN，它在多数情况下训练是稳定的。与其他非监督方法相比，DCGAN的discriminator提取到的图像特征更有效，更适合用于图像分类任务。通过训练，DCGAN能学到有意义的 filters。DCGAN的generator能够保持latentspace到image的“连续性”。DCGAN model实际上，DCGAN是一类GAN的简称，满足以下设计要求（这些要求更像

resnet：esNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，下面是这个resnet的网络结构：详细内容请查看链接文件夹结构及配置:data下存放cifar10数据集models下存放res

问题描述：在复现Github上论文代码时需要，安装与之对应的版本包，但有时候包的版本不对应，会导致代码无法运行。解决方案：下载最新版本的torch登录 https://pytorch.org/，移动至如图处，根据需要，选择对应的版本，OS：你的操作系统，Package:你的安装方式，Language：编程语言，CUDA:你的显卡的版本，如何查看请根据：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38295511/article/details/89223169。复制相关命令在命令行运行就可