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RSS订阅原创 神经网络与深度学习——学习笔记（四）
神经网络与深度学习——学习笔记（四） 深度学习视觉应用 一 数据集与评价指标 1 算法评估 （1 算法评估相关概念 TP: 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数 FP: 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数 FN:被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数 TN: 被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数 P(精确率）： TP/（TP+FP） R(召回率）： TP/(TP
2023-04-07 19:56:08
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原创 神经网络与深度学习——学习笔记（三）
2.图像卷积操作需要事先将滤波器上下左右反转再计算。在一个小区域内（通常3*3）像素值加权平均。1.图像卷积操作，由逐点乘积后累加得到。在一个小区域内（通常3*3）像素值平均。神经网络与深度学习——学习笔记（三）如果滤波器对称，则二者等价。（2）Sobel算子卷积核。2.图像去噪（图像平滑）（1）某一像素滤波结果。3.图像滤波如何计算。（4）Canny算子。边缘检测算子结果比较。
2023-03-31 11:20:38
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原创 神经网络与深度学习——学习笔记（二）
节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点/输出的终点，或者是读取/写入持久变量的终点。卷积层主要有3×3的过滤器，并遵循两个简单的设计规则:①对输出特征图的尺寸相同的各层，都有相同数量的过滤器;MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。提供的标注类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过150 万个。函数简洁、运用灵活。
2023-03-27 01:05:33
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空空如也
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