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lytxiaohou
这个作者很懒，什么都没留下…
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YOLO v4 糅合方法记录
YOLO v4 糅合方法记录记录YOLO v4中使用的各种网络技术，用最简短的话（就是懒）进行总结，并记录思考。ResNeXt论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1611.05431没错，很久不看论文，连这种基础的网络都不知道了。但看最后的实现其实非常的简单，就是在以前的卷积方式上，增加了分组，pytorch上就直接加一个参数而已。但其推导过程很有意思，说明inception差不多就是group conv，推理过原创 2020-05-12 16:44:56 · 369 阅读 · 0 评论 -
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Task08：文本分类；数据增强；模型微调文本分类首先，数据集处理数据def read_imdb(folder='train', data_root="/home/kesci/input/IMDB2578/aclImdb_v1/aclImdb"): data = [] for label in ['pos', 'neg']: folder_name = o...原创 2020-02-25 19:40:09 · 333 阅读 · 0 评论 -
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Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶优化算法进阶这里提到的ill-conditioned 确实学习了，这里有一个很强的结论，就是在凸优化的时候，在梯度下降方向是有最大步长的，最大值为该方向二阶偏导数倒数的2倍，大于这个值就会发散。word2vec这里注意两个地方，一个是二次采样，另一个是负采样近似词嵌入进阶import torchimport torcht...原创 2020-02-25 00:01:29 · 281 阅读 · 0 评论 -
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Task06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降批量归一化和残差网络这里只讲了BN，没讲GN等其他变种有点可惜。凸优化这一部分过于数学，溜了溜了（不过很重要…）梯度SGD 随机SGD 和mini-batch SGD 嗯 也没啥可说的...原创 2020-02-23 21:07:39 · 170 阅读 · 0 评论 -
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Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶卷积神经网络leNet卷积神经网络进阶原创 2020-02-17 20:40:21 · 149 阅读 · 0 评论 -
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Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer机器翻译及相关技术预处理的小tip字符在计算机里是以编码的形式存在，我们通常所用的空格是 \x20 ，是在标准ASCII可见字符 0x20~0x7e 范围内。 而 \xa0 属于 latin1 （ISO/IEC_8859-1）中的扩展字符集字符，代表不间断空白符nbsp(non-breaking spac...原创 2020-02-17 19:34:17 · 201 阅读 · 0 评论 -
Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶过拟合、欠拟合模型复杂，数据简单，模型可以完全拟合训练数据，但和真实分布相去甚远，即为过拟合；反之模型简单，数据复杂，无法拟合训练数据，即为欠拟合。欠拟合就增加模型复杂度（最简单粗暴的方法，但还是应该具体问题具体分析，毕竟不是参数越多越好。复合实际问题的模型才是最好的模型）。过拟合介绍两个方法，一个是权重约束，限制...原创 2020-02-16 22:19:13 · 189 阅读 · 0 评论 -
Task02： 文本预处理；语言模型；循环神经网络基础
Task02： 文本预处理；语言模型；循环神经网络基础文本预处理这里主要是word和index相互转换很不错，顺便过滤一下，复制粘贴义工日后复（抄）习。思想就是构造一个类，实现word，index相互转换函数，顺便构造词典。class Vocab(object): def __init__(self, tokens, min_freq=0, use_special_tokens=F...原创 2020-02-14 01:49:15 · 158 阅读 · 0 评论 -
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DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY 笔记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！瞎BB以及不错的链接还不散，那就看文章吧，反正我也是google翻译的~1. Introduction2,3. 何为异常和新颖4. 动机和挑战5,6,7 略（嗯，博主就是这么敷衍...）8. DAD的不同方面8.1 数据性质8.2 基于标记信息8.2.1 Superv...原创 2019-09-28 16:25:08 · 4551 阅读 · 2 评论 -
《STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation》笔记
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《Deep GrabCut for Object Selection》笔记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！解决的问题基本结构交互式遗留问题学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！解决的问题图像分割比较难做，即使是深度学习的算法，在分割问题上需要大量像素级标记信息，这就很不人道… 而传统的分割方法中有一类交互式的分割，就是抠图… 这篇文章就是用CNN做interactive的分割。不过它为啥叫Gr...原创 2018-12-09 11:29:37 · 1496 阅读 · 1 评论 -
《Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation》笔记
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