tricks in dnn

最新推荐文章于 2025-08-19 06:42:24 发布

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本文总结了深度学习中常用的技巧，包括Batch Normalization和Local Response Normalization等方法的应用及原理介绍，帮助读者更好地理解和使用这些技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 这篇有些内容，先转过来，再补充

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html

2.batch normalization（bn）

http://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/50807398

3. local response normalization（lrn）

http://blog.youkuaiyun.com/u014114990/article/details/47662189

4.未完待续

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YOLOv5的Tricks | 【Trick13】YOLOv5的detect.py脚本的解析与简化

Clichong

08-10

8762

如有错误，恳请指出。在之前介绍了一堆yolov5的训练技巧，train.py脚本也介绍得差不多了。之后还有detect和val两个脚本文件，还想把它们总结完。在之前测试yolov5训练好的模型时，用detect.py脚本简直不要太方便，觉得这个脚本集成了很多功能，今天就分析源码一探究竟。关于如何使用yolov5来训练自己的数据集在之前已经写了一篇文章记录过：yolov5的使用 | 训练Pascal voc格式的数据集，所以在这篇文章中就主要分析源码，再稍微提及一下detect的可用参数。对于测试的都会存放在

深度学习系列资料总结

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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

07-17

2万+

说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................

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Tips/Tricks in DNN

Jason_mmt的博客

09-14

238

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html

Must Know Tips/tricks in DNN

m0_37340649的博客

03-17

378

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei) 转载于http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural

Must known Tips/Tricks in Deep Neural Networks(译文)

u011489887的专栏

05-24

246

深度神经网络（DNN），尤其是卷积神经网络（CNN），使得由多个处理层组成的运算模型可以学习到数据的多层抽象表示。这些方法极大地提高了视觉物体识别、物体探测、文本识别以及其他诸如药物发现和生物学等领域的最先进的水准。除此之外，很多关于这些主题的具有实质性内容的文章也相继发表，同时很多高质量的CNN开源软件包也被广泛传播。当然也出现了很多有关CNN的教程和CNN软件使用手册。但是，唯一缺少的可能是一...

基于DNN-HMMs的语音识别原理

Magical_Bubble的博客

06-02

4634

在上一篇博客基于GMMs-HMMs的语音识别原理中，介绍了第一代较为成熟的GMMs-HMMs语音识别模型。但随着神经网络技术的发展，后面又出现了基于DNN-HMMs的语音识别模型，一句话概括就是用DNN代替之前的GMMs，有更好的建模能力。这篇博客将详细介绍它的原理。

【技巧】10 个 Pytorch 快速训练DNN的小 tricks

机器学习算法与Python学习

08-23

1111

来源：读芯术图片来源：unsplash.com/@dulgier事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，...

大规模模型训练tricks集锦

05-13

568

大家好，我是对白。大规模模型训练其实就是在和计算、存储和通信玩的过程，所以我列一下跟这些相关的文章。一. 大规模模型并行策略先来介绍一下几种经典的并行范式，以及他们对应的经典文章1.1 数据并行(Data parallelism)不同设备执行相同模型，不同数据。▲数据并行这个比较简单，贴一篇PyTorch DDP：PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training1.2 模型并行(Model Parallelism

opencv dnn模块示例(18) 目标检测 object_detection 之 pp-yolo、pp-yolov2和pp-yolo tiny

热爱生活，忠于自己

10-13

1166

PP-YOLO没有像yolo4那样死抠现有的SOTA网络结构，而是着眼于合理的tricks堆叠。通过有效的计算，很好的平衡了准确率以及推理时间，而其中的实验部分也非常适合学习炼丹的小伙伴。

lr模型和dnn模型_建立ML或DNN模型的技巧

weixin_26752765的博客

09-13

990

lr模型和dnn模型机器学习 (Machine Learning) Everyone can fit data into any model machine learning or deep learning frameworks easily. Following the best practices may help you to distinguish others. Also, you ...

【论文笔记】CNN图像分类Tricks合集

elaine_bao的专栏

01-09

3397

paper：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks author： Tong He, Zhi Zhang, Hang Zhang, Zhongyue Zhang, Junyuan Xie, Mu Li （Amazon Web Services） code：https://github.com...

AI上推荐之 YouTubeDNN模型(工业界推荐系统的灯火阑珊)

Miracle8070

01-26

5771

1. 写在前面这个系列很久没有更新了，主要是前段时间经历了一波秋招，后面的方向可能稍微偏数据挖掘和cv多一些，所以向这两块又稍微延展了一下，没来得及看推荐相关的论文，这次借着和如意大佬整理fun-rec项目的机会，才重新又看起了之前一直想整理的经典模型，对于推荐，还是想把之前学习的知识沉淀下来的，当然，可能后面的整理比较适合像我一样的初学者了吧，想法还是以经典paper解读为主，学习一些新思想，并进行NLP, 推荐，cv， ML和DL等各种知识的串联。关于后面的整理，我也梳理了一个思维框

当AI征服围棋：深度神经网络与树搜索的智慧革命

nblway的博客

08-19

272

今天我想带大家回到2016年，见证人工智能的“登月时刻”——DeepMind团队在《自然》杂志发表的划时代论文，宣告围棋AI AlphaGo战胜人类冠军。关键创新：策略网络缩小搜索宽度（从250种走法→3种高概率走法），价值网络压缩搜索深度（150步→20步评估）。1. 它教会AI“思考”——策略网络模仿直觉，价值网络洞察全局，树搜索推演未来；2. 直觉依赖：高手依赖“棋感”而非计算，如“厚势”“薄形”等抽象概念；· 选择：从当前局面出发，优先探索高潜力路径（如“进攻左上角”）；

go 代码生成工具基于sqlx echo.zip

最新发布

08-23

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西门子PLC与V20变频器以太网通讯编程：频率与启停控制实现

08-23

内容概要：本文档详细介绍了西门子1200 PLC与西门子V20变频器之间的通讯编程方法，重点在于通过以太网线实现对变频器的频率设定、启停控制及状态监测。文中涵盖了系统的组成器件（如西门子KTP700 Basic PN触摸屏、昆仑通态触摸屏）、控制方式（触摸屏与PLC以太网通讯，PLC与变频器485口通讯），并提供完整的接线与设置指南。此外，还详细解释了程序的功能、设计思路及其模块化的实现方式，确保程序的易维护性和可扩展性。适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要掌握PLC与变频器通讯编程技能的人群。使用场景及目标：适用于需要集成PLC与变频器进行自动化控制的项目，旨在提高系统的响应速度和稳定性，减少人工干预，提升生产效率。其他说明：文档不仅提供了详细的程序注释和技术细节，还包括了变频器的具体设置步骤和接线图，便于用户快速上手和调试。

综合能源系统优化运行研究：碳机制与需求响应的应用及影响综合能源系统

08-23

内容概要：本文深入探讨了在不同情境下综合能源系统的优化运行，特别是无碳机制、无需求响应，仅考虑需求响应，以及碳机制下考虑需求响应的情况。首先，在无碳机制和无需求响应的传统模式中，系统主要依赖化石燃料，虽然短期内有效，但从长远看既不环保也不经济。其次，仅考虑需求响应时，通过智能电网和需求侧管理技术，用户可根据实时电价调整能源消费行为，有助于平衡供需并提高效率，但仍忽视了碳排放。最后，在碳机制下考虑需求响应的情景中，不仅强调用户侧灵活性，还将碳排放和环境成本纳入考量，提出了一系列优化措施如增加可再生能源比例、引入碳交易市场、强化需求响应策略和系统集成，以实现更高效的能源管理和更低的碳排放。适合人群：从事能源管理、环境保护及相关领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于希望深入了解综合能源系统优化运行及其在不同条件下的表现的研究者，以及寻求提升能源系统效率和减少碳排放的企业管理者和技术专家。其他说明：文中引用了多篇关于综合能源系统优化运行、需求响应应用及碳交易市场影响的相关文献，为研究提供了坚实的理论基础。

基于STM32F4的BMS电池管理系统：实现SOC均衡与电池监控的先进控制器

08-23

一款基于STM32F407的电池管理系统(BMS)，该系统利用LTC6804和LTC3300实现了对12节电池的精确监控和高效均衡。文中不仅提供了系统的硬件架构图，还深入解析了关键芯片的工作原理及其配置方法，特别是针对SOC估算和主动均衡的具体实现进行了详尽阐述。此外，作者分享了PCB布局的经验教训，并给出了一些优化性能的小技巧，如滑动窗口均值滤波算法用于减少误触发概率，以及在ADC采样前加入GPIO电平翻转作为硬件自检手段。最后展示了系统的实测数据，证明了其高精度和低功耗特性。适合人群：电子工程师、嵌入式开发者、对电池管理系统感兴趣的科研人员和技术爱好者。使用场景及目标：适用于需要构建高性能电池管理系统的场合，旨在帮助读者掌握从理论到实践的完整流程，包括但不限于硬件选型、软件编程、PCB设计等方面的知识。阅读建议：由于涉及到较多的专业术语和技术细节，在阅读过程中可以结合提供的源代码和电路图进行理解和验证。同时关注文中提到的各种优化措施，这对于提高项目的稳定性和可靠性至关重要。

基于MATLAB的粒子群算法优化SVM多特征输入分类模型及其应用

08-23

一种利用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）进行多特征输入单输出的二分类及多分类建模的方法。文中提供了完整的MATLAB代码，涵盖数据预处理、模型训练与评估、参数优化以及结果可视化的全过程。通过调整SVM的关键参数——惩罚因子C和RBF核参数gamma，实现了对模型性能的有效提升。实验结果显示，在特定数据集上，经过PSO优化后的SVM模型将分类准确率从82%提高到了94%。适合人群：熟悉MATLAB编程环境并对机器学习尤其是SVM有一定了解的研究人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于需要解决复杂分类问题的数据科学家或工程师，旨在帮助他们掌握如何运用PSO来寻找最佳超参数组合，从而改善SVM模型的表现。同时，提供的可视化工具能够直观展示优化过程和结果。其他说明：文中还给出了若干实用技巧，如针对大规模数据集选择合适的SVM实现方式、高维度特征空间下的降维处理方法等，有助于避免常见陷阱并确保优化过程顺利进行。

新时达主板及外呼通讯板程序协议详解：电梯控制与门禁系统应用

08-23

新时达系列主板程序协议及其外呼通讯板程序协议的应用。首先概述了新时达主板程序协议的设计目的和核心功能，强调其在电梯控制和门禁系统中的重要性。接着解析了新时达外呼程序的工作机制，解释了用户如何通过楼层按钮、呼梯面板等设备与电梯系统进行交互。然后重点讨论了新时达02g程序与380系列主板外呼通讯板之间的兼容性和优化措施，特别是对t029、t036、s8等型号的支持。最后通过一段C语言代码示例，展示了如何在新时达系统中进行基本的通讯和数据传输。适合人群：从事电梯控制系统开发的技术人员，尤其是负责硬件通信协议设计和优化的专业人士。使用场景及目标：帮助技术人员理解和优化新时达系列主板程序协议，提高电梯控制系统的稳定性和效率。适用于新项目开发和技术维护阶段。其他说明：文中提供的代码示例为简化版本，实际应用中需要考虑更多复杂情况，如数据编码、加密和多设备间的协调。

json tricks

12-26

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它基于 JavaScript 的语法，易于人阅读和编写，并且易于机器解析和生成。这里有一些 JSON 技巧： 1. 简洁表示数据结构：JSON 使用键值对的形式存储数据，比如`{ "name": "John", "age": 30 }`，直观且节省空间。 2. 对象数组：可以使用方括号`[]`来表示可变长度的元素列表，如`["Apple", "Banana", "Cherry"]`。 3. 数组嵌套：通过逗号分隔，可以创建复杂的数据结构，如`[ { "id": 1, "details": { "color": "blue" } }, { ... } ]`。 4. 编码特殊字符：JSON 需要对一些特殊字符转义，例如 `\t` 表示制表符，`\n` 表示换行符。 5. 利用 JSON.stringify() 和 JSON.parse()：JavaScript 提供了这两个函数来进行 JSON 字符串和 JavaScript 对象之间的转换。 6. 格式化工具：为了提高代码可读性，可以使用 JSON 格式化器工具来整理复杂的 JSON 对象。