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VGG

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CIFAR数据集分类和猫狗分类

一、基于Tensorflow的VGGNet-分类实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 9 17:27:05 2022 @author: 又双叒叕莹 """ import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, regularizers import nu

VGG

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c++11 decay/decltype/declval

decay std::decay对类型进行退化处理。 a. T为数组U或数组U引用，则type为U*. b. T为函数时，则type为std::add_pointer::type. c. 其它类型则移除cv限定符(const和volatile)，则type为std::remove_cv<std::remove_reference::type>::type. #include <type_traits> typedef std::decay<

游戏修改-State of Decay 2 Juggernaut Edition

FileName = ..\StateOfDecay2\Binaries\Win64\StateOfDecay2-Win64-Shipping.exe PathList\0000\Descrip = repair-cost PathList\0000\NewHex = EB3090488BCE488B9200010000E82B751B00488B43082938488B4308488B5C2438488B7424408338000F94C04883C4205FC34531C041FFC0

2022-2023学年英语周报高二课标外研第11期答案汇总

进入查看：2022-2023学年英语周报高二课标外研第11期答案汇总   Doctors and dentists are calling for cigarette-style warnings on sweet packets to help warn children off sugar. The policy could see photos of rotten teeth and fat children, who would be able to see t

AE弹性表达式

  amp = .1; freq = 2.0; decay = 2.0; n = 0; if (numKeys > 0){ n = nearestKey(time).index; if (key(n).time > time){n--;} } if (n == 0){ t = 0;} else{t = time - key(n).time;} if (n > 0){ v = velocityAtTime(key(n).time - thisComp.frameDuration/10);

C++: Array and String

What is Array Decay in C++? How can it be prevented? - GeeksforGeekshttps://www.geeksforgeeks.org/what-is-array-decay-in-c-how-can-it-be-prevented/第一次听说 arrary decay的概念，记录下 What is Array Decay in C++? How can it be prevented?

Yolo4

1、余弦退火https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf Learning rate adjustment is crucial to the training. After the learning rate warmup described in Section 3.1, we typically steadily decrease the value from the initial learning rate. The widely used strategy is

【Tensorflow+Keras】学习率指数、分段、逆时间、多项式衰减及自定义学习率衰减的完整实例

目录 1 引言2 实现2.1 方法一2.2 方法二 1 引言 Keras提供了四种衰减策略分别是ExponentialDecay(指数衰减)、 PiecewiseConstantDecay(分段常数衰减) 、 PolynomialDecay(多项式衰减)和InverseTimeDecay(逆时间衰减)。只要在Optimizer中指定衰减策略，一行代码就能实现，

tensorflow2.0--反向传播

# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32)) epoch = 40 LR_BASE = 0.2 LR_DECAY = 0.99 LR_STEP = 1 for epoch in range(epoch): lr = LR_BASE * LR_DECAY ** (epoch / LR_STEP) with tf.GradientTape(

在PWM控制下的直流有刷电机性能优化

综述 选择合适的电机驱动模式和PWM频率, 能大幅提升直流电机的性能和可控性, 例如在常见的48:1减速电机上使用慢衰减模式和低于100Hz的PWM输出就能看到明显效果. 引言 在一些场合, 需要在慢速下精细控制机械的运转和制动, 但是你会发现电机的启动不是渐进的, 会突然产生速度, 然后

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L2正则化倾向于使网络的权值接近0（L2正则化实质上是对权值做线性衰减）。这会使前一层神经元对后一层神经元的影响降低，使网络变得简单，降低网络的有效大小，降低网络的拟合能力。 正则化的目的：限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂。例如，使用多项式模型，如果使用 10 阶多项式，模型可能过

boost::hana::detail::decay用法的测试程序

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BBN

目录motivationsettingsresults motivation BBN 对于处理长尾问题非常有效, 我在想, 能不能类似地用在鲁棒问题上. 思想很简单, 就是上面用干净数据, 下面用对抗样本(其用\(\alpha=0.5\)的eval mode 生成), 但是结果非常差. settings - batch_size: 128 - beta1: 0.9 - beta2: 0.

火焰识别的基本方法

一、检测方式 1.1 传统方式 基于颜色空间 RGBHSVYCbCr 基于纹理高斯混合模型基于视频流的帧差法 1.2 机器学习 支持向量机随即森林决策树 1.3 深度学习 分类网络 mobileNetsqueezeNetVGG16AlexNet 目标检测 yoloFast-RCNN 语义分割 FCNUNetSegNetDeepLab 二、检

MSSD模型训练config文件参数配置解读

参考链接： object detection api调参详解（兼SSD算法参数详解） https://copyfuture.com/blogs-details/20200630233052263i2qwtu5rloywtv1 文章详细介绍了ssd_mobilenet_v1_pets.config中的参数含义与配置建议，大部分还是正确的可供参考。 这与我训练中使用的ssd_mobilenet_v2_coco.con

TensorFlow中学习率衰减的简单笔记

跑实验的时候出现时间过长的情况，如下图的情况： 猜测原因可能是参数设置的问题，所以将batch_size由原来的的64调整为32，运行时间确实缩小了一倍： 举例子（个人理解）： iteraions = 100000,batch_size=32,dataset = 890 decay_steps=10000 learning_rate=0.1 decay_rate=0.9 作用：每次经

详解L1和L2正则化

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学习率

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PointNet论文理解和代码分析（详解）

简介 3D展示有以下几种常见情况： multi-view images(多视角的图片)+2D CNN：图片表示3D数据存在失真。 vulmetric data（3D体素）+3D CNN：voxel的分辨率太小，不同物体区别不大，分辨率太高，复杂度太高。 mesh data+GNN：图卷积神经网络处理网格数据。 image depth+ CNN：带有深度的图片信息 point

权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

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TensorFlow实现指数衰减学习率

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