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论文推荐-使用 Noisy Student 进行自训练可以提高 ImageNet 分类的表现
教师学生模型、伪标签、半监督学习和图像分类 使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie Mellon大学发表在2020 CVPR的论文 Noisy Student在训练时使用相等或更大的学生模型和在学习期间添加噪声（Dropout, Stochastic Dep【TGRS2021】Self-Supervised Denoising Network for Satellite-Airborne-Ground Hyperspectral Imagery
1. Motivation and framework 当前基于CNN的高光谱图像修复取得了非常大的进展，但是仍然存在如下两个问题： the trained model is limited to the model-driven noise simulation process and may generalize poorly to the real HSI with more sophisticated noise distributions.图片的加减乘除
%%%%加 clear all clc A = imread('Noisy_image1.jpg'); B = imread('Noisy_image2.jpg'); C = imread('Noisy_image3.jpg'); D = imread('Noisy_image4.jpg'); E = imread('Noisy_image5.jpg'); F = imread('Noisy_im论文阅读《Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels》
论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.06112 ICCV19的一篇文章，跟Nosiy Label相关。noisy label指的是质量再高的数据集中，难免也会存在一些错误的标注，而这些错误标注会对DNN的训练带来影响。在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easy class会对nosiC++一天一个程序(三)
#include <stdio.h> class Trace { public: Trace() {noisy = 0; } void print(char* s) { if (noisy) printf("%s",s); } void on() { noisy = 1; } void off() { noisy = 0; } private: int noisy; }; C++改进版输入吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：去噪型编码网络
#为图像像素点增加高斯噪音 noise = np.random.normal(loc=0.5, scale = 0.5, size = x_train.shape) x_train_noisy = x_train + noise noise = np.random.normal(loc=0.5, scale = 0.5, size = x_test.shape) x_test_noisy = x_test + noise #添加噪音值后，像素点值可能会超过1typeScript学习笔记
1、变量申明，展开运算符 let defaults = { food: 'spicy', price: '20', ambiance: 'noisy'}let search = {...defaults, food: 'rich'}console.log(search) { food: 'rich', price: '20', ambiance: 'noisyUSACO翻译：USACO 2013 NOV Silver三题
USACO 2013 NOV SILVER 一、题目概览 中文题目名称 未有的奶牛 拥挤的奶牛 弹簧牛 英文题目名称 nocow crowded pogocow 可执行文件名 nocow crowded pogocow 输入文件名 nocow.in crowded.in pogocow.in 输出文件名 nocow.out crowde